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在大模型与 **向量数据库** 协同中,Schema 设计影响检索效率,合理定义可优化 **embedding** 与元数据存储,提升 **RAG** 性能。
Schema 的语义结构化作用
向量数据库 Schema 需定义向量字段(维度、索引类型)与非向量字段(标签、属性)。如企业知识库可设计 BGE 生成的 768 维向量字段,搭配文档类别、更新时间等元数据。
与大模型的协同优化
Schema 设计需匹配 LLM 特性:确保 embedding 维度与大模型输出一致(如 GPT-4 的 1536 维),为高频过滤条件建立索引,定义文档分块规则适配 token 限制。
金融场景案例
某金融机构优化 Schema 后,统一向量维度为 1536 维,并为 “风险等级” 建立索引,使大模型风控咨询响应速度提升 40%,检索相关性提高 25%,验证 Schema 设计的重要性。
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