向量数据库 的 Schema 设计直接影响 **embedding** 存储效率与 **RAG** 检索性能。合理的 Schema 定义可整合向量字段与元数据,提升向量数据库对大模型的支持能力,优化企业级知识管理流程。
Schema 的语义结构化价值
向量数据库 Schema 需定义:
· 向量字段:如 BGE 生成的 768 维文本 embedding,配置 HNSW 索引;
· 元数据字段:文档类型、更新时间、来源部门等,建立 B 树索引。某制造业企业通过 Schema 设计,使产品手册检索效率提升 40%,凸显 **embedding** 存储结构化的重要性。
与大模型的协同优化要点
Schema 设计需匹配 LLM 特性:
1. 维度对齐:确保 embedding 维度与大模型输出一致(如 GPT-4 的 1536 维);
2. 分块策略:定义文档分块规则(如每 200 字分块),适配大模型 token 限制;
3. 过滤条件索引:为高频筛选条件(如 “近一年文档”)建立复合索引,减少大模型处理冗余数据。
法律场景应用案例
某法律 AI 平台优化 Schema 后:
1. 统一 embedding 维度为 1536 维,匹配 LLM 输出;
2. 为 “案件类型”“审理法院” 等元数据建立索引;
3. RAG 检索时结合向量相似性与元数据过滤。该优化使案例检索相关性提升 25%,大模型回答准确率从 68% 提升至 89%,验证 **向量数据库** Schema 设计的工程价值。