《向量数据库指南》——Milvus Cloud构建 RAG

在开发高效运行的RAG（Retrieval-Augmented Generation）型大语言模型（LLM）应用时

向量数据库的选择

数据选择

Embedding 模型

索引类型

获取高质量且精准满足需求的数据至关重要；当数据不够精确时,检索结果可能会包含无关的信息；选择相关数据后还需注意所选Embedding模型的质量；这一选择对检索效果有着重要影响；无论采用何种数据库体系,在Embedding模型无法准确理解特定领域语义的情况下,检索结果可能存在问题；上下文的相关性是评估检索质量的重要标准之一;向量数据库的选择对于这一指标的表现具有决定性作用.

最后，在优化语义搜索效率的过程中，选择合适的索引类型至关重要。对于处理海量数据的情况而言，选择合适的指数策略显得尤为重要。不同类型的指数结构为用户提供了一个在检索精确度、响应速度和存储资源消耗间平衡的选择空间。Milvus 支持多种指数类型,包括 FLAT, 乘积量化 (product quantization) 指数以及基于图 (graph-based) 的指数。

检索参数的选择

检索到的上下文数量(top-K)

分块大小

在进行检索操作时（段落保持不变），top-K参数对检索效果至关重要（此处做了词汇替换）。它决定了系统会返回多少个上下文片段块（句子结构调整）。较大的top值意味着系统有更高的概率找到所需的信息（主动语态转换）。然而，在这种情况下（使用变式表达），较大的top值也可能引入不必要的信息（避免直译式的重复）。因此，在处理简单问题时（表达方式调整），建议选择较小的top值以优化最终结果的质量和效率（替换词汇并优化句子结构）。

分块大小作为调节参数用于确定检索上下文范围的大小。在处理较为复杂的查询时,适当增大分块尺寸有助于提升搜索结果的质量;而对于只需少量信息即可完成回答任务的情况,选择较小规模的分块尺寸同样能够取得较好的检索效果。

那是否有一套绝对可靠的解决方案与配置组合能够适应各种情况呢？答案是否定的。由于多样化数据类型、规模以及所选语言模型等元素的不同组合会导致其性能差异显著。基于此需求，我们需要针对特定应用场景与个性化需求来采用相应的评估方法来分析不同配置方案的效果表现。在这一过程中，则会运用到 TruLens 工具进行具体分析与比较评估。