开源向量数据库通过优化 **embedding** 导入流程与存储架构,支持海量数据快速接入,为 **RAG** 应用提供规模化能力,降低 **向量数据库** 的大数据处理成本。

海量数据导入策略

· 分批导入机制:将亿级 embedding 分批次导入,避免系统过载;

· 并行处理架构:多线程同时处理向量索引与元数据存储;

· 增量导入支持:断点续传与冲突解决,确保导入可靠性。某互联网公司用 Qdrant 导入 10 亿级 embedding,耗时从 48 小时缩短至 6 小时。

存储引擎优化

· 列存格式:针对 embedding 向量优化列式存储,减少 I/O 开销;

· 压缩算法:PQ 压缩降低向量存储成本,1536 维向量压缩至 128 维;

· 冷热分离:新导入数据驻留热存储,历史数据归档冷存储。某电商平台借此将存储成本降低 60%。

RAG 场景中的规模化应用

海量数据导入支撑 RAG 的全量知识检索:

1. 全量商品 embedding 导入后,RAG 实现跨品类语义推荐;

2. 增量导入新商品数据,保持推荐结果实时更新;

3. 分布式架构支撑高并发检索,QPS 达 10 万 +。某零售平台采用该方案后,推荐系统覆盖率提升至 98%。