向量数据库

把查询向量与数百万个向量逐一比较会非常慢，因此向量数据库使用近似最近邻索引（如 HNSW 图），以牺牲少量精度为代价快速找到相近结果。大多数向量数据库还会在每个向量旁存储元数据，以便按日期、来源、语言或用户权限过滤结果。

为什么重要：向量存储决定了 RAG 或搜索功能的速度、准确性和可扩展性，也决定了检索时能否遵守访问权限。可选方案既有专门的向量数据库，也有在现有数据库和搜索引擎中新增的向量搜索功能；对许多团队来说，沿用已有的数据库比引入新系统更简单。

举例：法务团队把合同库转为嵌入存入向量数据库；助手在起草回答前，先检索出最相关的五个条款。

局限：检索质量更多取决于文档如何切分和生成嵌入，而不是数据库本身；近似搜索偶尔也会错过最佳匹配。