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向量数据库 与神经网络的结合,深化了 **embedding** 技术的应用场景,为 **RAG** 架构提供更精准的语义表示能力。
神经网络的 embedding 生成
BGE、CLIP 等神经网络模型通过训练学习语义映射:
· 文本 embedding:Transformer 架构捕捉上下文关系;
· 图像 embedding:CNN 提取视觉特征后映射到语义空间;
· 多模态 embedding:通过对比学习对齐不同模态向量空间。
数据库与神经网络的协同
向量数据库存储神经网络生成的 embedding,并优化索引:
· 针对 Transformer 生成的高维 embedding,采用 HNSW 索引;
· 结合神经网络的更新周期,动态调整数据库索引策略;
· 对冷数据降低索引精度,平衡存储与检索效率。
智能推荐案例
某视频平台用 “神经网络 + 向量数据库” 构建推荐系统:用 CNN 生成视频封面 embedding,BERT 生成标题 embedding,存入数据库后通过 RAG 检索相似内容,结合用户历史行为推荐,使视频播放完成率提升 35%。