AI 数据库如何支撑 RAG 检索增强生成架构？

1. 作为 RAG 的数据底座

• 提供向量检索核心能力，承载企业私域知识库
• 文档经分割、向量化后存储，查询时召回相关片段送入大模型

2. 端到端检索链路

• 内置 Embedding 与向量索引，支持混合检索与重排
• 提升召回质量，抑制大模型幻觉，提供有依据的答案

3. 与大模型的配合

• 企业私域数据向量化存储后，在检索任务中为大模型提供提示信息
• 辅助生成更准确、可溯源的回答

4. 落地示例

• 腾讯云 TDSQL Nexa 内置 Embedding、Rerank、Chunk 等能力，一张多模表即可同时承载文档解析、向量化与混合检索，企业私域知识库可在库内闭环，无需额外拼接向量库与大模型链路
• 若只需专门的向量检索底座，也可选用腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）等独立向量数据库：其单索引支持千亿级向量规模、百万级 QPS 与毫秒级查询延迟，适合纯向量检索与高并发召回场景