1. Naive RAG Vector Stores 是什么

Vector Store（向量存储） 是用来高效存储和检索向量的数据库或存储系统。
在 Naive RAG 中，它的主要职责是：

1. 存储：保存 Text Splitters 切分后的文本片段及其对应的 Embedding 向量。
2. 索引：建立高效的相似度搜索索引（如 Faiss 的 IVF、HNSW，或云服务的内置索引）。
3. 检索：在用户提问时，将问题向量与库中向量比对，快速返回最相似的若干片段（Top-K）。

特点：

• 支持 近似最近邻搜索（ANN），在大规模数据下保持高速检索。
• 可与多种 Embedding 模型配合使用。
• 常见类型：内存型（FAISS）、磁盘型（Weaviate）、云端托管型（Pinecone、Qdrant Cloud、Milvus）。

2. 在 Naive RAG 流程中的位置

回顾整体流程：

原始文档 → Text Splitters → Embedding → Vector Store → 检索 → LLM 生成

Vector Store 位于 Embedding 之后、检索之前，是连接向量化数据与语义检索的桥梁。

3. Naive RAG Vector Stores 流程图（Mermaid）

流程说明

1. 数据导入与向量化

   • 文档经 Text Splitters 切成片段。
   • 每个片段经 Embedding Model 转成向量。

2. Vector Store 阶段

   • 向量与片段原文（或指针）一起存入 Vector Store。
   • 建立 ANN 索引以支持快速最近邻搜索。

3. 检索阶段

   • 用户问题编码成向量。
   • 在 Vector Store 中执行相似度搜索，返回最相关的片段。

4. 生成阶段

   • 检索到的片段与问题拼成 Prompt，送给 LLM 生成答案。

常见 Vector Store 类型对比

关键点

• Naive RAG 的 Vector Store 通常只做 存储 + 相似度搜索，没有复杂的重排序或多模态支持。
• 向量维度、索引方法会显著影响检索速度与精度。
• 可替换性强：不同 Vector Store 之间切换一般只需改动检索调用代码。

✅ 一句话总结：
在 Naive RAG 中，Vector Stores 是用来存储文本向量并支持快速相似度检索的数据库，它把 Embedding 的结果变成可查询的资源，是 RAG 检索能力的核心支柱。