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大模型与向量数据库—从嵌入表示到检索基础设施.docx
资料介绍
大模型与向量数据库——从嵌入表示到检索基础设施
——2026年向量数据库技术选型与RAG实践指南
一、引言
向量数据库是大模型RAG（检索增强生成）架构的核心基础设施。它将文本、图像、音频等非结构化数据编码为向量嵌入（Embedding），支持高效的近似最近邻（ANN）搜索，使大模型能够快速检索海量外部知识。2026年，向量数据库已从"可选组件"升级为"必备基础设施"，在RAG、记忆管理、推荐系统、多模态搜索等场景中发挥关键作用。本文系统梳理向量数据库的技术原理、选型策略和工程实践。
二、向量数据库的核心原理
2.1 向量嵌入
向量嵌入是将非结构化数据（文本、图像、音频等）映射到高维向量空间的技术。语义相近的内容在向量空间中距离相近。2026年，主流的嵌入模型包括：
· BGE-M3：BAAI提出的多语言嵌入模型，支持稠密检索和稀疏检索的混合。
· E5：微软提出的通用文本嵌入模型，在多种检索任务上表现优异。
· Jina Embeddings：Jina AI提出的多模态嵌入模型，支持文本、图像、音频的跨模态检索。
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