向量檢索新選擇：FastGPT + OceanBase，快速構建RAG

隨著人工智能的快速發展，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）技術日益受到關注。向量數據庫作為 RAG 系統的核心基礎設施，堪稱 RAG 的“記憶中樞”，其性能直接關系到大模型生成內容的精準度與實用價值。

FastGPT 作為開源 AI Agent 開發框架，集成了即開即用的數據處理和模型調用能力，用戶可通過 Flow 可視化界面靈活配置工作流，輕松實現復雜場景的快速部署。

然而，隨著應用規模的不斷擴大、數據量的持續增長，以及更高維度的向量模型（如上千維的 Embedding）和更復雜的檢索邏輯（如先按類別篩選再找相似內容）的出現，傳統數據庫在向量處理方面的局限性逐漸顯現。

為了滿足日益增長的高性能、高擴展性和高易用性需求，FastGPT 宣布正式上線 OceanBase！

OceanBase 作為一款高性能的分布式數據庫，在向量功能方面展現出了顯著優勢，是 FastGPT 向量 Embedding 存儲的更優選擇。

向量數據處理之困：傳統數據庫在 RAG 中的瓶頸

在向量數據這種 “新物種” 面前，FastGPT 原本使用的某傳統數據庫在實際應用中暴露出三大核心問題，具體表現如下：

1、向量維度限制：“高維模型放不下”

當訓練完成的高性能 Embedding 模型維度達到 2048 維或更高時，傳統數據庫的 HNSW 索引僅支持最高 2000 維的全精度存儲。開發者若想使用高維模型，要么進行降維處理，而這將導致模型精度損失；要么面臨無法存儲的困境，限制模型優化空間。

2、混合檢索的 “坑”：“我想精準找，怎么這么難？”

在實際業務場景中，RAG 系統需要在特定條件下進行向量檢索。比如，僅在“技術文檔” 類別中查找與“數據庫優化” 相關的內容，這種 “先過濾、再搜索” 的需求，就是混合檢索。

然而，某傳統數據庫的 HNSW 索引缺乏原生混合過濾能力，需要先通過 HNSW 召回大量向量，再于應用層或數據庫層面進行二次過濾。這種處理方式不僅效率不佳，在數據刪改頻繁的情況下，舊數據 (死元組) 可能干擾 HNSW 的召回過程，導致過濾后關鍵數據丟失。

即便引入遞歸搜索進行優化，在實際測試中，仍存在查詢性能下降、索引失效的情況，增加 SQL 編寫復雜度，整體使用體驗不佳。

3、VACUUM?的 “痛”：“空間回收跟不上”

某傳統數據庫依賴 VACUUM 機制回收數據刪除或更新后產生的空余資源，適用于文本、數字等數據。但向量數據體量較大，單個向量可達到數 KB 以上。在大規模數據刪改更新的場景下，某傳統數據庫的 VACUUM 處理效率跟不上數據更新的速度，導致數據庫文件持續膨脹。開發者需要手動、頻繁地執行 VACUUM FULL 操作，該過程會造成鎖表，或者被迫給 Autovacuum 分配更多的系統資源，顯著增加運維成本。

?OceanBase 為 RAG 定制向量存儲方案

面對上述挑戰，OceanBase 憑借其分布式架構與創新技術，為 RAG 應用的向量數據庫提供了更具競爭力的向量存儲方案，在 FastGPT 項目升級中展現出顯著優勢：

1、輕松駕馭 4096 維，還能更高！

OceanBase 的向量索引默認支持高達 4096 維的向量存儲，且該維度的上限可以通過配置靈活擴展，最高支持 16000 維的 Float 類型的稠密向量。開發者可以放心地選用更高維度的模型來追求更好的效果，不用因為數據庫限制而犧牲模型精度。

2、原生混合檢索：精準、高效，一步到位！

OceanBase 的向量索引原生支持混合檢索，可以直接在查詢時就告訴它：“嘿，幫我在 ‘這個分類’ 并且 ‘那個標簽’ 下，找和 ‘這個描述’ 最相似的向量”。OceanBase 可以在索引層面一邊進行精確的標量過濾，一邊進行高效的向量相似度搜索。這種優勢顯而易見：

👉?精準：?先框定范圍再搜索，提高查詢效率，避免數據丟失。

👉 高效：?索引層直接搜索，避免應用層二次過濾的開銷，提升查詢速度，避免索引失效，降低 SQL 開發難度。

3、空間回收更 “智能”：自動管理，省心省力！

OceanBase 基于與某傳統數據庫不同的 LSM-Tree 架構，擁有更完善、更自動化的空間回收機制，能高效處理向量數據的增刪改操作，對于向量這種體積大、更新頻繁的數據類型更加友好。

簡單來說，開發者無需再為 VACUUM 維護投入大量精力，OceanBase 會在后臺更平穩、高效地處理空間回收，減少了數據庫膨脹的煩惱，也大大減輕了運維負擔，讓開發者能更專注于業務邏輯。

OceanBase 還有一些加分項：

單表多列索引支持：OceanBase 支持在單表中對多個不同的向量列 (比如標題向量、內容向量) 建立索引，滿足復雜業務場景需求。

分布式彈性擴展：?OceanBase 作為原生分布式數據庫，在高并發、大數據量的場景下具備水平擴展能力與高可用性。雖然?FastGPT 暫時規模不大，但 OceanBase 可適應業務規模動態增長。

國產適配能力：?OceanBase 可為有國產適配需求的項目提供專業可靠的技術支撐。

綜上所述，選擇 OceanBase 作為 RAG 應用的向量數據庫，能讓開發者擁抱更高維模型、實現精準高效混合檢索、擺脫繁瑣的 VACUUM 維護，顯著提升 RAG 應用的性能、功能和易用性。

?實戰部署：基于 OceanBase 快速構建 FastGPT

準備工作：

📜 注冊并獲取 Sealos Cloud 賬號權限。

📜 熟悉 OceanBase 的基本部署概念，確認目標 OceanBase Docker 鏡像版本。官方文檔地址：

https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000002013494?

步驟一：在 Sealos Cloud 控制臺創建應用

登錄 Sealos Cloud (sealos.run)，進入 Sealos Cloud 控制臺后，導航至?“應用管理” 或 “應用啟動臺”?功能模塊，點擊?“新建應用” 或 “創建無狀態服務”?按鈕，開始配置新的應用部署。

步驟二：配置應用基本信息與網絡

參考如圖所示界面，進行如下配置：

🔎?容器鏡像 (Image Name)：輸入 OceanBase 數據庫 Docker 鏡像名稱。請確保鏡像是官方或可靠來源提供的，并注明版本（例如 oceanbase/oceanbase-ce）。

🔎?應用名稱 (App Name)：為 OceanBase 部署設置一個易于識別的名稱。

🔎?計算資源 (CPU/內存)：根據 OceanBase 的資源需求和使用場景，配置合適的 CPU 和內存資源。

🔎?網絡配置 (Network Configuration)：開啟 TCP 協議端口暴露。點擊 “添加端口”，容器端口 (Container Port)?設置為 OceanBase 數據庫默認監聽的服務端口，通常是 2881。設置對應的服務端口 (Service Port)?并選擇適當的?暴露方式 (Exposure Method)（例如選擇公網暴露，以便外部客戶端連接到您的數據庫）。