RAG Engine 中的向量資料庫選項

本頁面介紹 RAG Engine 支援的向量資料庫，並說明如何將向量資料庫 (向量儲存庫) 連接至 RAG 語料庫。

向量資料庫在 RAG 應用程式的擷取作業中扮演重要角色。向量資料庫提供專門的向量嵌入儲存和查詢方式，向量嵌入是文字或其他資料的數學表示形式，可擷取語意和關係。向量嵌入可讓 RAG 系統在龐大的知識庫中，快速準確地找出最相關的資訊，即使是處理複雜或細微的查詢也沒問題。結合嵌入模型後，向量資料庫有助於克服 LLM 的限制，並提供更準確、相關且全面的回覆。

支援的向量資料庫

建立 RAG 語料庫時，RAG Engine 會預設提供企業適用的 RagManagedDb 做為向量資料庫，不需要額外佈建或管理。RagManagedDb 提供 KNN 和 ANN 搜尋選項，並允許切換至基本層級，進行一些快速原型設計和實驗。如要進一步瞭解如何選擇 RagManagedDb 的擷取策略或更新層級，請參閱「搭配 RAG 使用 RagManagedDb」。如要讓 RAG Engine 自動建立及管理向量資料庫，請參閱 REST 資源：projects.locations.ragCorpora 。

除了預設的 RagManagedDb，RAG Engine 也可讓您在 RAG 語料庫中佈建及使用向量資料庫。在這種情況下，您必須負責向量資料庫的生命週期和可擴充性。

比較向量資料庫選項

下表列出 RAG Engine 支援的向量資料庫，並提供相關頁面的連結，說明如何在 RAG 語料庫中使用向量資料庫。

後續步驟

• 如要建立 RAG 語料庫，請參閱「方法：ragCorpora.create」

• 如要列出 RAG 語料庫，請參閱「方法：ragCorpora.list」一文。