向量数据库与传统数据库大模型的技术分野推动企业数据架构升级,以下结合向量数据库、传统数据库、大模型、embedding、RAG、非结构化数据解析核心差异与融合路径。

一、数据处理范式差异

· 传统数据库大模型:基于SQL优化与分布式事务,如PostgreSQL通过Citus插件实现集群扩展,适合结构化数据的复杂查询;

· 向量数据库大模型:通过embedding技术将非结构化数据转化为语义向量,结合大模型实现“自然语言-向量-答案”的闭环,如Milvus与LLM集成支持千亿级向量的智能检索。

二、融合架构:双库协同与数据闭环

企业可采用“传统数据库+向量数据库”的混合架构:

结构化数据通道:用户ID、交易记录等存于传统数据库,确保ACID特性;

非结构化数据通道:用户评论、图片等生成embedding存于向量数据库,支持语义检索;

大模型调度层:通过RAG技术整合双库数据,如用户查询“推荐曾购买过的相似商品”时,大模型从传统数据库获取购买记录,从向量数据库检索商品语义向量,生成推荐结果。

三、金融行业应用实践

在智能投研场景中:

· 传统数据库存储:股票代码、财务指标等结构化数据;

· 向量数据库存储:研报文本、行业新闻的embedding向量;

· 大模型任务:分析用户查询“新能源行业投资趋势”,通过RAG检索向量数据库中的研报向量,结合传统数据库中的财务数据,生成包含趋势分析与推荐股票的综合报告。

结语

向量数据库与传统数据库的融合,通过向量数据库、大模型、embedding、RAG技术的协同,解决了企业同时处理非结构化数据与结构化数据的需求,成为数字化转型中的核心技术架构。

责编：admin