向量数据库是大语言模型从工具走向生产力实践中热门的 RAG 方式所必备的基础设施。
RAG 能够从海量文本数据中检索相关信息并生成高质量文本输出，而向量数据库在其中发挥着重要作用。
目前市面上的向量数据库众多，操作方式无统一标准。本文将基于 LangChain 提供的 VectorStore 类中的统一操作方法，以 chroma 向量数据库作为示例，从最为基础的 CRUD 入手介绍其使用方法。
向量数据库的工作原理如下： 如果是文本，会通过模型转换成向量对象，对象存入数据库中再去使用。传统数据库以表格形式存储简单数据，向量数据库处理的是复杂的向量数据，并使用独特方法进行搜索。常规数据库搜索精确匹配数据，向量数据库则使用特定相似性度量寻找最接近匹配，使用特殊的近似近邻（ANN）搜索技术，包括散列搜索和基于图的搜索等方法。
要理解向量数据库的工作原理及其与传统关系数据库（如 SQL）的不同，必须先理解嵌入的概念。非结构化数据（如文本、图像和音频）缺乏预定义格式，给传统数据库带来挑战。为在人工智能和机器学习应用中利用这些数据，需使用嵌入技术将其转换为数字表示，嵌入就像给每个项目赋予独特代码，以捕捉其含义或本质。
