RAG知识库数据方案：图数据库、向量数据库和知识图谱如何选？
企业级RAG系统需融合向量数据库与知识图谱的混合架构。向量数据库擅长语义相似搜索但易丢失上下文；知识图谱通过显式关系路径提升准确率，但构建成本高。混合架构利用意图分类器分流查询，实现高效精准的检索。
在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，选择合适的数据存储方案是决定检索准确性与效率的关键。本教程将带你深入理解向量数据库、图数据库与知识图谱三者的优劣，并揭示混合架构的最佳实践，帮助你为智能问答系统奠定坚实基础。
向量数据库：高效但缺乏上下文
向量数据库将文档分割成小块（约100-200个字符），通过嵌入模型转化为向量存储。当用户提问时，系统会将问题转换为向量，然后使用KNN（K最近邻）或ANN（近似最近邻）算法找到最相似的内容。这种基于语义相似性的检索方式速度极快，适合大规模非结构化数据场景。
核心优势：
- 可以存储多种类型的数据（文本、图像等）
- 能够处理非结构化数据
- 支持语义相似性搜索，不局限于关键词匹配
关键问题：上下文丢失。
看一个简单案例：一份关于Apple公司的文档包含"Apple于1976年4月1日成立，由Steve Wozniak和Steve Jobs共同创办...Apple于1983年推出了Lisa，1984年推出了Macintosh..."
当用户询问"Apple什么时候推出第一台Macintosh？"时，向量数据库可能会因为分块和相似性搜索机制，错误地将"1983"和"Macintosh"联系起来，给出错误答案。这是因为分块截断了实体间的时序关系，导致数字被错位匹配。
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