非结构化数据的高效检索,依赖向量数据库合理的索引构建策略,科学的索引能提升检索速度,让数据价值得到快速挖掘。
针对文本类数据,采用倒排向量索引策略,将embedding向量与关键词关联,既支持语义检索,又能快速响应关键词查询,在知识库检索中效果显著。
图像数据的索引构建结合ResNet模型提取的特征,采用分层索引技术,先按图像类别粗索引,再按细节特征精细索引,提升以图搜图的效率。
大模型生成的向量数据,采用动态索引更新策略,确保新增向量能及时被索引,让向量数据库始终保持高效的检索性能,适应数据动态增长的需求。
向量数据库与 LLM 在智能创作中形成 “素材供给 - 灵感激发 - 内容生成” 的协同闭环。向量数据库存储海量创作素材向量,涵盖文风样本、意象片段、结构模板等,如诗歌创作场景中,入库的唐诗宋词向量包含韵律特征与意象关联。
当 LLM 接到创作指令(如 “写一首边塞诗”),先将需求编码为查询向量,检索数据库中相似风格的诗歌向量,获取典型意象(“大漠”“孤烟”)与格律范式作为参考。LLM 结合这些素材进行创造性重组,生成符合风格的新内容,同时向量数据库实时存储新作品向量,丰富素材库。
某文案生成平台通过该协同模式,使产出内容的风格一致性提升 42%,创作效率提高 3 倍,且能快速适配广告、散文等多类创作场景。
