模块概述

概念说明

向量库配置是AI平台的核心存储模块，用于管理和配置各种向量数据库的连接和参数。向量库是存储和检索高维向量数据的专门数据库，在AI应用中主要用于知识库存储、语义搜索、相似度匹配等场景。

向量库配置模块的主要用途包括：

1. 多种向量库支持：支持Milvus、Redis Stack、PgVector等主流向量数据库。
2. 连接参数管理：统一管理各种向量库的连接地址、端口、认证信息等配置。
3. 向量维度配置：设置向量维度参数，确保与向量模型的输出维度匹配。
4. 知识库集成：为知识库模块提供底层存储支持，实现向量数据的持久化。

向量库配置在实际应用中的重要作用：

1. 知识库存储：为AI知识库提供高效的向量存储和检索服务。
2. 语义搜索：支持基于向量相似度的智能搜索功能。
3. RAG应用：为检索增强生成(RAG)应用提供向量检索能力。
4. 多模态数据：支持文本、图像等多模态数据的向量化存储。

向量库配置的核心优势：

1. 多数据库支持：兼容多种主流向量数据库，满足不同场景需求。
2. 灵活配置：支持自定义连接参数和向量维度设置。
3. 安全可靠：提供完整的连接验证和配置管理机制。
4. 性能优化：针对不同向量库特性进行优化配置。

🗄️ 一、支持的向量库类型

Milvus

• 特点: 专门的向量数据库，高性能向量检索
• 适用场景: 大规模向量数据存储和高并发检索
• 优势: 支持多种索引类型，检索性能优异
• 配置要点: 需要配置集合名称和向量维度

Redis Stack

• 特点: 基于Redis的向量搜索扩展
• 适用场景: 中小规模应用，需要缓存和向量搜索结合
• 优势: 部署简单，与现有Redis集成方便
• 配置要点: 使用Redis库索引，无需单独表名

PgVector

• 特点: PostgreSQL的向量扩展插件
• 适用场景: 需要关系型数据库和向量搜索结合
• 优势: 与传统关系型数据库无缝集成
• 配置要点: 需要配置数据库名和表名

⚙️ 二、核心功能特性

🔧 1. 连接配置管理

• 支持主机地址和端口配置
• 提供用户名密码认证机制
• 支持数据库名和表名自定义设置
• 自动化连接参数验证

📏 2. 向量维度管理

• 灵活的向量维度配置
• 与向量模型维度对应关系管理
• 维度一致性检查和提示
• 支持常用维度预设（128、256、512、1024等）

🔗 3. 知识库集成

• 与知识库模块深度集成
• 自动向量数据存储和检索
• 支持批量向量操作
• 提供向量相似度搜索接口

🛡️ 4. 配置验证机制

• 连接参数有效性验证
• 向量维度匹配检查
• 数据库访问权限验证
• 配置变更风险提示

📊 5. 性能优化

• 针对不同向量库的优化配置
• 连接池管理和复用
• 批量操作性能优化
• 索引策略自动配置

🔄 6. 数据迁移支持

• 向量库类型切换支持
• 数据备份和恢复机制
• 配置变更影响评估
• 数据完整性保障