向量数据库 的 Schema 动态调整能力是应对 embedding 模型迭代的关键。通过灵活修改向量字段与元数据定义,向量数据库可兼容不同 **embedding** 模型的输出变化,确保 **RAG** 架构平滑升级,降低技术迭代成本。

Schema 动态调整策略

· 维度变更:支持向量字段维度在线扩展(如从 768 维升级至 1536 维);

· 索引重建:修改索引类型(如 HNSW 转 IVF)时,支持增量重建;

· 元数据扩展:动态添加新过滤字段,无需重启服务。某金融机构升级 BGE 模型后,通过 Schema 调整使 embedding 维度兼容,检索准确率保持 95% 以上。

embedding 兼容性保障机制

· 版本控制:存储 embedding 时记录模型版本,检索时按版本匹配索引;

· 维度映射:对新旧维度的 embedding 提供转换函数,确保语义一致性;

· 混合索引:新旧 embedding 并存时,支持双索引并行检索。某科技企业借此实现 embedding 模型迭代时,RAG 服务零中断。

模型升级实践案例

某电商平台升级 embedding 模型时:

1. 新数据用 1536 维模型生成 embedding,旧数据保留 768 维;

2. 向量数据库为新旧 embedding 建立混合索引;

3. RAG 检索时根据查询类型自动选择索引。该方案使模型升级期间,商品推荐准确率波动 < 3%,验证 **向量数据库** 的 Schema 兼容能力。

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