向量数据库在 NLP 中的 embedding 应用实践

自然语言处理(NLP)场景中,向量数据库结合 **embedding** 技术,为语义检索与 **RAG** 提供核心支撑。

NLP embedding 技术选型

主流模型包括:专为检索优化的 BGE、平衡效率的 Sentence-BERT、生成高维向量的 GPT 系列。向量数据库需兼容不同模型维度,实现平滑对接。

检索优化策略

针对 NLP,向量数据库采用余弦相似度度量、HNSW+IVF 分层索引及元数据后过滤。某智能问答系统借此将 FAQ 检索准确率提升至 92%。

RAG 落地案例

某法律 AI 平台用 “BGE + 向量数据库” 构建 RAG 系统:将法律条文转为 **embedding** 存储,用户提问时生成向量检索,大模型结合结果解答,准确率从 68% 提升至 89%,节省 50% 标注成本。

(正文已经结束)