【四.RAG技术与应用】【9.向量数据库：RAG中的智能存储解决方案】

想象一下这样的场景：你走进一个存放着1亿本未分类书籍的巨型仓库，要在5秒内找到和"量子计算机如何实现能量回收"相关的所有资料。传统数据库就像拿着书名的目录管理员，而向量数据库则是个能闻着知识气味找书的猎犬——这就是RAG技术革命的内核。

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一、RAG技术为何需要新基建？

1.1 传统数据库的"肌无力症"

关系型数据库在结构化数据领域称霸了40年，但在处理"小明昨天在星巴克用苹果手机拍了张晚霞照片"这种非结构化数据时，就像让会计用算盘做图像识别——完全不对路。

关键矛盾点：

• 文本/图像/音视频等数据占比超80%
• 语义理解能力缺失（"汽车"和"机动车"被判定为无关）
• 检索速度随数据量指数级下降

1.2 大模型的知识困境

GPT-4虽然记住了3000亿参数，但存在三个致命伤：

1. 知识更新滞后（训练数据停留在2023年）
2. 无法处理长文档（