按照我的理解：实际上就是在检索的时候，不仅仅是按照相似度检索文档摘要，还检索文档的元数据，比如作者、日期、分类等等结构化的信息。

现在回想我今天看到的一篇文章说的还真的挺对：构建搜索引擎，而非向量数据库！

内容摘录：

很多向量数据库的主要作用被描述为解决大语言模型 (LLM) 缺乏长期记忆的问题，或者无法将一个问题的全部上下文放入提示语中。

然而，向量搜索实质上只是搜索的一种特殊形式。虽然让大语言模型 (LLM) 能够写入和检索数据库非常有用，但最终这更像是提供给智能体一个搜索引擎的权限，而非真正“增加了存储空间”。

假设你是一家企业，想要建立一个由 LLM 驱动的文档查询体验。如果你将向量数据库仅看作是为语言模型提供更多存储空间，那么你可能会把公司的所有产品文档都嵌入其中，然后让用户向你的机器人提问。用户按下回车键时，系统会对他们的查询进行向量搜索，找到相关片段，加载到上下文中，然后让语言模型尝试回答问题。实际上，这正是我在 Stripe 工作时，开发他们的 AI 文档产品 时最初尝试的方法。

但我最终发现，这种方法并不理想。关键在于，尽管向量搜索在某些方面优于传统搜索，但它并非万能。就像常规搜索一样，你可能会在搜索结果中遇到不相关或遗漏的文档。语言模型，就像人类一样，只能利用它们所拥有的信息，而这些不相关的文档很可能会导致误导。

如果你想打造一个优秀的基于文档的 RAG 工具，你首先应该构建一个足够优秀的搜索引擎，让人类也能轻松使用。这可能是你们组织之前已经考虑过的，如果尚未实现，那是因为打造一个高效的搜索引擎通常是一项颇具挑战的工作。

原文：https://t.co/CeCqZ6kusU
译文：https://t.co/YRcOZo1BjQ

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