Datalayers 向量检索：基于Datalayers构建RAG系统

Datalayers 是高性能的分布式多模态数据库，提供时序、 日志、向量、键值等多种数据模型，并支持基于 SQL 的统一查询与管理。借助分布式架构，Datalayers 能在控制存储成本的同时，稳定处理大规模数据。

随着人工智能技术的快速发展，向量数据库已成为现代AI应用的核心基础设施。从语义搜索到推荐系统，从图像识别到文档检索，向量数据的存储和相似性搜索能力直接影响着AI应用的效果和性能。Datalayers 通过原生支持向量数据类型，为开发者提供了一套完整的向量数据管理解决方案。

本文将介绍 Datalayers 向量检索的基础能力，并展示如何基于 Datalayers 构建多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统。

在 Datalayers 中使用向量检索

Datalayers 支持固定长度的向量数据类型，使用 VECTOR(dimension) 语法定义。向量的最大维度支持到 16,383 维，内部使用 Float32 类型存储向量元素，既保证了精度又兼顾了存储效率。

创建表

下面通过一个实际的例子来看如何使用向量数据类型：

CREATE TABLE document_embeddings(
    ts TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    doc_id INT32,
    title STRING,
    content_embedding VECTOR(3),
    timestamp key(ts)
)
PARTITION BY HASH(doc_id) PARTITIONS 4
ENGINE=TimeSeries

在上述建表语句中，content_embedding 字段使用 VECTOR(3) 进行演示。实际生产场景中可按模型维度定义，例如 VECTOR(768)。

写入数据

Datalayers 采用标准 SQL 作为交互语言，因此可以通过 INSERT 语句直接写入向量数据：

INSERT INTO document_embeddings (ts, doc_id, title, content_embedding) VALUES
('2024-08-10 10:00:00', 1, 'AI技术发展', [0.1, 0.2, 0.3]),
('2024-08-10 10:05:00', 2, '数据库优化', [0.2, 0.1, 0.4])

向量检索

Datalayers 提供了丰富的内置向量函数，满足各种向量计算需求。

-- 基础向量函数
-- 获取向量维度
SELECT dim(content_embedding) FROM document_embeddings;
-- 计算向量的L2范数（欧几里得长度）
SELECT l2_norm(content_embedding) FROM document_embeddings;
-- 向量L2归一化
SELECT l2_normalize(content_embedding) FROM document_embeddings;

-- 距离计算函数
-- 对于相似性搜索，Datalayers 提供了多种距离计算方法。以L2距离为例：
-- 计算与查询向量的L2距离
SELECT doc_id, title, l2_distance(content_embedding, [0.1, 0.2, 0.9]) as similarity_score
FROM document_embeddings
ORDER BY similarity_score
LIMIT 10;

更多介绍请参考 Datalayers 向量检索文档

快速体验

基于 Datalayers 向量检索能力，我们构建了一个完整的多模态RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成系统。该系统展示了如何在实际项目中使用向量检索技术。仓库地址：https://github.com/datalayers-io/datalayers-vector-demo ，欢迎大家下载体验。

根据仓库中的 README 完成部署后，访问 http://localhost:8000 即可体验文本语义搜索、图片内容检索、多模态混合搜索、RAG 增强对话等功能。

结语

Datalayers 的向量能力为 AI 应用提供了统一的数据管理基础。通过原生向量类型、向量计算函数与分布式架构，开发者可以更高效地构建语义检索、推荐与 RAG 等应用。

在实际项目中，建议结合业务特点选择向量维度、距离度量方式与分区策略，以获得更稳定的检索效果与系统性能。