私域知识库录入
VectorDB 产品页说明，可把用户知识库内容录入到向量数据库，通过相关知识的相似性检索实现基于知识库的问答。
RAG 向量数据库搭建：知识库问答与检索流程
搜索 rag向量数据库、rag 向量数据库、rag大模型和向量数据库、向量数据库 rag 或 rag与向量数据库 时，核心问题通常是如何把企业文档接入大模型问答。百度智能云 VectorDB 可将知识库内容录入向量数据库，通过相似性检索实现基于知识库的问答。
RAG 向量数据库搭建流程
从官方示例看，RAG 工作流不是单一检索动作，而是文档处理、向量生成、写库、检索和生成的连续链路。
文档加载
示例从 PDF 文档中加载数据，用户也可以根据实际业务文档来源调整加载方式。
文档分割
通过文本分割器将文档内容切成更小文本块，便于后续生成 Embedding 和控制召回粒度。
写入向量库
文本块生成嵌入向量后，可逐行写入 VectorDB 表中，并保留文本与元数据用于后续检索。
检索并生成
查询触发文档检索，相关内容与上下文融合后，再交给大模型完成答案生成。