AI 原生数据平台如何管理向量数据与 Embedding 资产？

1. Embedding 的生成与集中存储

将文本、图像等内容通过嵌入模型转化为向量（Embedding），集中存储并管理其版本与来源，支撑后续检索与推理。

2. 高性能向量检索引擎

支持 HNSW、IVF_PQ 等多种索引类型与相似度计算方法，实现毫秒级向量相似检索，满足大模型实时问答场景的时延要求。

3. 混合检索提升召回

将向量语义检索与关键词、全文检索融合，结合精排策略提升相关片段的召回率与准确性。

4. 与 RAG 链路衔接

向量库作为大模型外部知识库的核心组件，承载企业私域数据的向量化与检索，使大模型基于可信片段生成答案。

5. 全托管产品能力

主流云厂商提供全托管的向量数据库（如腾讯云向量数据库 VectorDB），内置自动向量化与检索精排等 AI 套件，可降低 RAG 知识库构建门槛。