AI向量数据库与传统数据库模型的融合正成为企业数据架构的新趋势,以下结合向量数据库、传统数据库、大模型、RAG、embedding、知识库解析融合模式。
一、异构数据协同存储模型
·传统数据库存储结构化数据:如用户基本信息、交易记录等,确保事务一致性;
·向量数据库存储非结构化数据:将用户评论、浏览历史转化为embedding向量,如电商场景中,商品图片向量与用户行为向量存储于向量数据库,通过主键关联传统数据库中的用户ID。
二、大模型驱动的混合查询引擎
当用户提问时,大模型执行双重任务:
将自然语言转化为向量查询,触发RAG从向量数据库的知识库中检索语义相关的embedding;
生成SQL语句从传统数据库中获取结构化数据,如“某用户的历史订单”。最终整合两类数据生成回答,例如“根据您的浏览记录(向量数据)与订单历史(传统数据),推荐以下商品...”
三、典型融合场景:智能客服系统
·向量数据库部分:存储产品手册、FAQ的embedding向量,支持用户问题的语义匹配;
·传统数据库部分:存储用户基本信息、历史对话记录,确保服务连续性;
·大模型角色:通过RAG检索向量数据库中的答案片段,结合传统数据库中的用户画像,生成个性化回答,提升客服效率30%以上。
结语
AI向量数据库与传统数据库的融合,通过向量数据库、大模型、RAG、embedding、知识库的协同,实现了“结构化数据事务性处理+非结构化数据语义理解”的互补,成为大模型时代企业数据架构的主流选择。
