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RAG检索增强生成下的存储架构向量数据库与温数据存储.docx
资料介绍
RAG检索增强生成下的存储架构：向量数据库与温数据存储
摘要
RAG（检索增强生成）已成为企业级AI应用的主流部署范式，其核心机制是通过向量嵌入将企业私有知识库转化为高维向量空间，供大模型实时检索。RAG场景对存储的性能要求介于OLTP与冷数据归档之间，需要毫秒级向量检索响应和数百TB级数据湖容量。本文从RAG架构、向量数据库存储需求与温数据分层等维度，系统分析RAG场景下的存储架构设计。
一、RAG架构与存储需求
RAG通过向量嵌入将原始数据转化为高维向量，容量膨胀3至10倍。存储系统需同时支持毫秒级向量检索响应和数百TB级数据湖容量。
二、向量数据库的存储挑战
向量数据库需要高吞吐量的随机读取和大容量持久化存储。QLC SSD凭借其容量密度优势，成为向量数据库的存储底座。
三、温数据分层
RAG场景中，数据访问热度分层明显：频繁访问的索引数据为热数据，全部向量数据为温数据，原始文档为冷数据。智能数据分层技术将不同热度的数据分配到不同存储介质。
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