在业界实践中，RAG 检索通常与向量数据库密切结合，也催生了基于 ChatGPT + Vector Database + Prompt 的 RAG 解决方案，简称为 CVP 技术栈。这一解决方案依赖于向量数据库高效检索相关信息以增强大型语言模型（LLMs），通过将 LLMs 生成的查询转换为向量，使得 RAG 系统能在向量数据库中迅速定位到相应的知识条目。这种检索机制使 LLMs 在面对具体问题时，能够利用存储在向量数据库中的最新信息，有效解决 LLMs 固有的知识更新延迟和幻觉的问题。

 

 

 

尽管信息检索领域也存在选择众多的存储与检索技术，包括搜索引擎、关系型数据库和文档数据库等，向量数据库在 RAG 场景下却成为了业界首选。这一选择的背后，是向量数据库在高效地存储和检索大量嵌入向量方面的出色能力。这些嵌入向量由机器学习模型生成，不仅能够表征文本和图像等多种数据类型，还能够捕获它们深层的语义信息。在 RAG 系统中，检索的任务是快速且精确地找出与输入查询语义上最匹配的信息，而向量数据库正因其在处理高维向量数据和进行快速相似性搜索方面的显著优势而脱颖而出。

 

以下是对以向量检索为代表的向量数据库与其他技术选项的横向比较，以及它在 RAG 场景中成为主流选择的关键因素分析：