高维向量存储
VectorDB 采用分布式架构，能轻松扩展以支持海量高维向量数据存储和检索。
什么是向量数据库：原理、RAG 与选型说明
百度智能云 VectorDB 是百度完全自研的分布式向量数据库产品，旨在为用户提供高效可靠的向量数据处理解决方案，支持海量高维向量数据存储和检索，并适用于知识库、RAG 类应用、AI Search、内容管理系统、图像识别等场景。
向量数据库原理如何理解
核心链路通常是将文本、图片等内容转成向量，再通过向量索引和检索能力找到相似内容，并结合标量过滤、全文检索或混合检索提升结果质量。
生成向量
在 RAG 示例中，文档会经历加载、分割、Embedding 向量生成，再写入向量数据库。
建立索引
向量索引是针对向量类型数据建立的索引机制，目的与传统标量索引类似，都是加速检索过程。
执行检索
VectorDB 支持单向量检索、多向量检索、带标量过滤条件的向量检索和传统标量主键点查等。
融合排序
产品支持全文检索和混合检索，支持 RRF 及带权重的融合排序，提供更高质量的检索结果。