向量数据库中 **Entity** 设计是语义检索的基础,合理的实体建模可提升 **embedding** 存储效率,优化 **RAG** 架构性能。
Entity 的语义建模逻辑
Entity 需整合向量与元数据:如电商场景中,商品 Entity 包含 CLIP 生成的图像 embedding、文本 embedding,以及价格、销量等元数据,形成完整语义表示,强化 **向量数据库** 的存储能力。
检索优化策略
通过 Entity 设计实现:
·向量相似度检索:基于 embedding 匹配语义相近实体;
·元数据过滤:通过价格区间、品牌等属性筛选结果;
·权重调整:为不同 embedding 字段设置检索权重,提升结果相关性,优化 **RAG** 检索效果。
零售场景案例
某零售平台优化 Entity 设计后,将商品图像与描述 embedding 结合,通过 RAG 架构让用户输入 “性价比高的夏季 T 恤” 时,向量数据库先检索相似商品向量,再过滤价格、材质等属性,结果相关性提升 45%,转化率提高 20%,体现 Entity 设计对 **embedding** 应用的价值。
推荐阅读：
