向量數(shù)據(jù)庫：高效但缺乏上下文

向量數(shù)據(jù)庫將文檔分成小塊（約100-200個(gè)字符），通過嵌入模型轉(zhuǎn)化為向量存儲。

當(dāng)用戶提問時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將問題轉(zhuǎn)換為向量，然后使用KNN（K最近鄰）或ANN（近似最近鄰）算法找到最相似的內(nèi)容。

核心優(yōu)勢：

• 可以存儲多種類型的數(shù)據(jù)（文本、圖像等）
• 能夠處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
• 支持語義相似性搜索，不局限于關(guān)鍵詞匹配

關(guān)鍵問題：

上下文丟失。

看一個(gè)簡單案例：一份關(guān)于Apple公司的文檔包含"Apple于1976年4月1日成立，由Steve Wozniak和Steve Jobs共同創(chuàng)辦...Apple于1983年推出了Lisa，1984年推出了Macintosh..."

當(dāng)用戶詢問"Apple什么時(shí)候推出第一臺Macintosh？"時(shí)，向量數(shù)據(jù)庫可能會(huì)因?yàn)榉謮K和相似性搜索機(jī)制，錯(cuò)誤地將"1983"和"Macintosh"聯(lián)系起來，給出錯(cuò)誤答案。

圖數(shù)據(jù)庫：關(guān)系優(yōu)先但效率欠佳

圖數(shù)據(jù)庫通過節(jié)點(diǎn)和邊將數(shù)據(jù)點(diǎn)組織成關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)實(shí)體（如人物、公司、產(chǎn)品），而邊則代表實(shí)體間的關(guān)系（如"創(chuàng)建"、"屬于"、"推出"）。

核心優(yōu)勢：

• 直接存儲和表示實(shí)體間的關(guān)系
• 允許開發(fā)者為關(guān)系分配權(quán)重和方向性
• 結(jié)構(gòu)直觀，易于可視化理解

前面Apple的案例在圖數(shù)據(jù)庫中會(huì)有明顯改善。

通過清晰的關(guān)系路徑（Apple-[推出]->Macintosh-[發(fā)布于]->1984），系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確回答"Apple何時(shí)推出Macintosh？"

關(guān)鍵問題：

在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)效率低下，尤其是企業(yè)環(huán)境中的稀疏數(shù)據(jù)和密集數(shù)據(jù)混合情況。

跨數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展查詢效果較差，數(shù)據(jù)庫規(guī)模越大，查詢效率越低。

知識圖譜：融合語義與關(guān)系的最佳選擇

知識圖譜不只是另一種數(shù)據(jù)庫技術(shù)，而是一種模擬人類思維方式的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。

它通過語義描述收集和連接概念、實(shí)體、關(guān)系和事件，形成一個(gè)整體網(wǎng)絡(luò)。

核心優(yōu)勢：

• 保留完整的語義上下文和關(guān)系
• 能夠編碼結(jié)構(gòu)關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)
• 支持跨多個(gè)來源的數(shù)據(jù)綜合
• 更高的查詢準(zhǔn)確率

研究表明，從基于GPT4和SQL數(shù)據(jù)庫的16%準(zhǔn)確率可提升到使用同一SQL數(shù)據(jù)庫的知識圖譜表示時(shí)的54%準(zhǔn)確率，這種差距對RAG系統(tǒng)的可靠性至關(guān)重要。

知識圖譜將Apple公司案例進(jìn)一步優(yōu)化，不僅能回答"Apple何時(shí)推出Macintosh？"，還能解答"這臺電腦有什么創(chuàng)新特點(diǎn)？"等更復(fù)雜的問題，因?yàn)樗Ａ袅水a(chǎn)品與其特性之間的關(guān)系（如Macintosh首次使用了圖形用戶界面和鼠標(biāo)）。

關(guān)鍵挑戰(zhàn)：知識圖譜需要大量計(jì)算能力支持，某些操作成本較高，可能難以擴(kuò)展。

企業(yè)級RAG的最佳實(shí)踐：混合架構(gòu)

面對企業(yè)級RAG的復(fù)雜需求，最佳解決方案往往是結(jié)合各技術(shù)優(yōu)勢的混合架構(gòu)。

核心策略：

1. 混合檢索：向量數(shù)據(jù)庫處理模糊語義查詢，知識圖譜處理結(jié)構(gòu)化關(guān)系查詢。
2. 節(jié)約Token：

• 圖譜裁剪：只返回與問題直接相關(guān)的實(shí)體和關(guān)系
• 使用最短路徑算法減少返回節(jié)點(diǎn)數(shù)量
• 對結(jié)果進(jìn)行摘要，生成精煉的知識表示

3. 實(shí)體消歧：

• 利用上下文信息增強(qiáng)歧義詞的語義表示
• 對實(shí)體設(shè)置類型和屬性約束
• 通過向量數(shù)據(jù)庫和知識圖譜的聯(lián)合檢索，相互驗(yàn)證實(shí)體含義

在Apple公司的例子中，混合架構(gòu)能夠更全面地回答用戶問題：

• "Apple是什么公司？" → 向量數(shù)據(jù)庫提供概述信息
• "Apple何時(shí)推出Macintosh？" → 知識圖譜提供精確時(shí)間線
• "Macintosh有什么創(chuàng)新特點(diǎn)？" → 知識圖譜提供關(guān)系信息，向量數(shù)據(jù)庫補(bǔ)充詳細(xì)描述

企業(yè)選擇RAG數(shù)據(jù)存儲技術(shù)不是一場非此即彼的爭奪，而是應(yīng)基于具體需求和應(yīng)用場景的綜合考量。

對于企業(yè)級RAG系統(tǒng)，知識圖譜因其保留語義關(guān)系和編碼結(jié)構(gòu)信息的能力，往往成為首選；而結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫的混合架構(gòu)，則能提供最完整、最準(zhǔn)確的解決方案。

記住，用戶只需一個(gè)答案就能繼續(xù)工作。RAG技術(shù)的最終目標(biāo)是讓企業(yè)員工能夠迅速獲取準(zhǔn)確信息，不再浪費(fèi)時(shí)間等待答案，不再重復(fù)回答相同問題。選擇合適的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵一步。