隨著 ChatGPT、DeepSeek 等大語言模型的普及，我們已經能夠與 AI 進行流暢的對話。然而，即使是最先進的大模型也面臨著“記憶困境”，具體表現模型只能記住訓練時接觸的知識，且這些知識在使用時很可能會過期。實際應用或在處理特定領域問題時，可能生成看似合理但實際錯誤的內容。

大模型的“知識固化”問題一定程度上限制了其在企業級應用中的價值。那么，如何讓大模型擁有更好的“記性”，實現知識的動態更新和精準檢索？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）框架與向量索引技術是解決這一問題的關鍵技術路徑。

RAG 框架：讓大模型接入“知識庫”

RAG（檢索增強生成）是一種結合外部知識檢索與 AI 生成的技術框架，通過檢索和生成，一定程度上彌補了傳統大模型知識靜態和幻覺的問題，使回答更準確且基于實時信息。

通過這種方式，大模型具備了“動態記憶”，不僅能獲取最新信息，還能針對特定領域提供更精準的回答，減少“幻覺”風險。

為什么 RAG 需要專門的向量索引技術？

在 AI 領域中，文本、圖片、音頻等多模態內容都可以被轉換為高維向量（Embedding），這些向量在高維空間中的“距離”代表語義上的相似度。然而，隨著數據量增長，在高維空間中進行相似度計算面臨著嚴重的“維度災難”問題，導致計算成本呈指數級增長。

向量索引：大模型的“記憶檢索引擎”

向量索引本質上是一種專門為高維向量數據設計的索引結構，其核心功能是在特征數據庫中快速找到與查詢向量最相似的 k 個向量。由于涉及到高維向量數據，實際實現遠比傳統數據查詢復雜得多。

簡單來說，向量索引是通過犧牲少量精度換取更大的性能提升。其核心評價指標是召回率（Recall），即在給定查詢條件下，能夠準確返回的相關結果比例。

目前，向量索引領域有兩種主流算法：HNSW（分層可導航小世界圖）和 IVFPQ（倒排文件與乘積量化）。它們各有特點，適用于不同場景：

向量索引在 RAG 中?的關鍵作用?

在 RAG 框架中，向量索引扮演著“記憶檢索引擎”的關鍵角色，共分為五步：知識預處理、向量存儲與索引、語義檢索、知識增強，最后生成基于事實的回答。???????

向量索引通過近似最近鄰（ANN）算法優化查詢效率，減少高維計算負擔，使得 RAG 系統能夠在毫秒級別響應用戶查詢，為大模型提供實時、精準的外部知識支持。

StarRocks 向量索引如何幫助模型增強記憶？

作為一款高性能分析型數據庫，StarRocks 從 3.4 版本開始支持向量索引（包括 HNSW 和 IVFPQ），并可用于高效的近似最近鄰搜索（ANNS）。

其向量索引基于 Segment 文件構建，記錄了搜索項與數據行號的映射關系，通過快速查找索引文件，可以直接定位到相應數據行，避免了暴力的向量距離計算。

StarRocks 的向量索引具有以下核心特點：

• 支持多種索引類型：原生支持 HNSW 和 IVFPQ 兩種主流索引算法；

• 靈活的參數配置：提供豐富的參數選項，滿足不同場景的需求；

• SQL?友好接口：通過標準 SQL 語法創建和查詢向量，降低使用門檻；

• 與分析能力融合：結合 StarRocks 強大的 OLAP 能力，支持向量數據與傳統數據的聯合分析；

StarRocks?性能優化策略

為了提升向量檢索性能，StarRocks 實現了多項優化策略：

1. 分層緩存機制：IVFPQ 索引支持基于block的靈活緩存策略，允許通過調整索引快的緩存比例來平衡內存成本和計算延遲，HNSW 索引采用全文件緩存機制，確保高性能的圖遍歷操作；

2. 預排序與增量索引構建：在 Tablet 層進行預排序，并支持增量索引構建，減少隨機讀操作，提升讀寫性能；

3. 自適應參數動態調優：通過 SQL Hint 允許用戶針對不同查詢動態調整參數，如 HNSW 的 efsearch 參數，能夠進一步平衡性能與檢索精度；

騰訊大數據基于 StarRocks 的向量檢索實踐

騰訊大數據團隊在大模型和大規模數據分析場景下，面臨多組件架構復雜、調用鏈路冗長、高延遲和高資源成本等挑戰。原有系統需維護多套數據庫，數據處理經多級鏈路后，TOP10,000 查詢延遲超 15 秒，資源消耗大。

為此，團隊基于 StarRocks 構建了一體化向量數據庫方案。該架構在 StarRocks MPP 基礎上，擴展高并發向量查詢服務，實現向量與傳統數據的統一存儲與計算，簡化查詢流程，將多階段處理整合為一站式查詢，并可自適應選擇 HNSW 或 IVFPQ 索引。

引入 StarRocks 向量索引后，團隊取得顯著成果：

• 系統由多套系統（MongoDB、Elasticsearch、Redis 等）簡化為統一的OLAP引擎；

• 查詢延遲從 15 秒降至 2 秒，效率提升 7 倍以上；

• 運行成本降至原來的 1/3；

• 統一 SQL 接口，大幅降低開發和維護成本。

StarRocks 向量索引在處理大規模向量數據方面的優勢，特別是在成本和性能平衡方面表現出色，適合企業級應用場景。

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應用場景：讓大模型“記憶”企業知識

場景一：企業級知識庫

StarRocks 向量索引技術與 RAG 框架的結合，為企業打造智能知識庫提供了新的解決方案：

適用場景：企業內部知識庫（文檔搜索、FAQ），法律、金融、醫藥等專業領域問答，代碼搜索、軟件開發文檔查詢等；

實現方式：

1.文檔嵌入：使用 DeepSeek 等模型將企業知識庫、FAQ、技術文檔等數據轉換為向量；

2.存儲與索引：將向量存儲在 StarRocks 中，使用 HNSW 或 IVFPQ 建立索引；

3.檢索增強生成：用戶輸入問題→生成查詢向量→StarRocks 進行向量匹配→返回相關文檔→大模型結合文檔生成最終回答；

場景二：智能客服與問答系統

StarRocks 向量索引技術同樣為智能客服系統提供了強大支持：

適用場景：智能客服（銀行、證券、電商）、法律、醫療等專業咨詢、技術支持自動問答；

實現方式：

1. 客戶對話日志嵌入：將歷史客服對話轉換為向量

2. 存儲與索引：采用向量索引讓客服系統能夠高效查找相似案例

3. 檢索增強生成：結合歷史客服對話+知識庫+大模型生成答案

智能客服系統的 RAG 增強執行流程：

這種基于向量索引的 RAG 方案顯著提升了智能客服的回答質量，特別是在處理企業特定領域知識時，能夠提供更準確、更相關的回答，減少了“不知道”或提供錯誤信息的情況。

結語

向量索引技術讓 AI 不再局限于訓練時固化的知識，而是能夠動態調用外部知識庫，實現“知識即服務”的能力，而 StarRocks 的向量索引實現為企業級應用提供了經濟適用的落地路徑。

作為 StarRocks 的商業化公司，鏡舟科技正積極推動向量索引技術在更多行業場景中的應用。未來，鏡舟科技將繼續優化向量索引性能，支持新鮮度檢索與向上檢索、混合檢索、多路召回與自定義排序、文本預處理等功能，為企業提供更加完善的大模型記憶增強解決方案，助力各行業實現智能化轉型。