页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「传统数据库」找到 5 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 向量数据库的核心原理（embedding+相似度检索）与传统数据库的差异 向量库与关系型数据库各自的优劣场景 混合检索架构设计（多路召回、重排序） 结构化与非结构化数据的融合策略 知识库存储方式 RAG知识库的核心存储形态： 向量数据库：文本/图像等embedding存储，支持语义相似度检索 传统数据库：结构化元数据（来源、时间、权限等）+ 原始内容 对象存储：原始文档、图片、音视频等大文件 向量库 vs 传统数据库 维度 向量数据库 传统数据库 核心能力 语义相似…
匹配正文：…点 向量数据库存的是 embedding（把文本、图片等编码成的一串数字），核心操作是"找最相似的 Top-K"，而不是精确匹配 传统数据库回答"等于/大于"这类精确问题，向量数据库回答"和它最像的是哪几条"这类语义问题 逐条暴力比对是 O(N)，千万级向量下每次查询都算不动，所以要用 ANN（近似最近邻） ANN 的思路是提前建好索引，查询时只看一小部分"候选区域"，用少量精度换几个数量级的速度 常见索引：HNSW（分层图）、IVF（先聚类再查桶）、PQ（压缩向量省内存） …
匹配题目：GraphRAG的核心理念依赖于图结构的数据组织与查询能力。如果不使用图数据库（如Neo4j、JanusGraph），仅用传统数据库或内存数据结构模拟图关系，是否还能称为‘真正的’GraphRAG？请从功能、性能和可扩展性角度进行分析。
学习内容与项目面试，在同一条路上。