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创建时间: 2026-04-18最后更新: 2026-04-18作者: yangbo(cb0c18b57)

1. 为什么需要向量数据库

先看一个场景:你想做一个「公司内部知识库问答」,让 AI 根据公司文档回答问题。

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  • 1. 为什么需要向量数据库
  • 1.1 Embedding 是什么
  • 2. Vectorize:Cloudflare 自己的向量数据库
  • 3. 创建索引
  • 4. 最小可用的写入 + 查询
  • 4.1 生成 embedding 并写入
  • 4.2 按相似度查询
  • 5. 组合成一个 RAG 接口
  • 6. Metadata 过滤
  • 6.1 创建 metadata 索引
  • 6.2 带过滤的查询
  • 7. Namespace:更重的隔离
  • 8. 选型和成本
  • 8.1 Embedding 模型选型
  • 8.2 分块策略
  • 9. 小结
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