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向量库配置 ​

向量库负责保存知识库检索时需要的数据。

你可以把它理解成：

文档先通过向量模型处理，再放进向量库，后面智能体检索知识时就是从这里查。

当前支持哪些向量库 ​

驱动值名称适合什么情况推荐程度
fileFileVectorStore本地测试、快速起步本地测试推荐
memoryMemoryVectorStore临时测试、进程内使用临时验证推荐
qdrantQdrantVectorStore更适合正式项目正式上线优先推荐
chromaChromaVectorStore本地或轻量服务化部署轻量部署推荐
redisRedisVectorStore已有 Redis 环境时可直接接入已有环境推荐
mongodbMongoDBVectorStore已有 MongoDB 环境时可直接接入已有环境推荐

小白怎么选 ​

只想先跑通 ​

优先选：

  • file
  • 或 memory

准备正式使用 ​

优先考虑：

  • qdrant
  • chroma
  • redis
  • mongodb

其中最常见、也最适合单独做知识库服务的是 qdrant。

向量库里的“维度”是什么 ​

有些向量库会让你填写：

  • dimension

你可以直接理解成：

这个向量库准备接收多长的向量数据。

最重要的一点就是：

向量库维度最好和向量模型维度保持一致。

如果你不确定怎么填，建议：

  1. 先看向量模型支持多少维
  2. 如果向量库要求填写，就按向量模型一致的值来填
  3. 如果向量库支持自动处理，可以先留空

每种向量库大概需要填什么 ​

File / Memory ​

通常只需要：

  • topK

Qdrant ​

常见要填：

  • collectionUrl
  • key（可选）
  • topK
  • dimension（可选）

部署入口：

  • 官网：https://qdrant.tech/
  • 文档：https://qdrant.tech/documentation/

Chroma ​

常见要填：

  • collection
  • host
  • tenant
  • database
  • apiKey（可选）
  • topK
  • dimension（可选）

部署入口：

  • 官网：https://www.trychroma.com/
  • 文档：https://docs.trychroma.com/

Redis ​

常见要填：

  • DSN
  • 或 Host / Port / Database / Password
  • Index
  • Key Prefix
  • topK
  • dimension

部署入口：

  • 官网：https://redis.io/
  • 文档：https://redis.io/docs/

MongoDB ​

常见要填：

  • URI
  • Database
  • Collection
  • topK
  • dimension

部署入口：

  • 官网：https://www.mongodb.com/
  • 文档：https://www.mongodb.com/docs/

第一次推荐怎么配 ​

本地快速验证 ​

  • 向量库：file
  • 向量模型：先选一个可用 Embedding 模型
  • 目标：先验证整条链路能跑通

准备上线 ​

  • 向量库：优先 qdrant
  • 再补解析配置和知识库配置
  • 目标：保证后续扩展和维护更稳定