在构建高质量的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统时，检索性能往往是最关键、也是最容易被忽视的瓶颈。许多团队会在 Prompt、模型能力、向量模型等环节投入大量精力，却忽略了一个事实：

在真实业务的数据规模下，检索性能与召回质量 60% 以上取决于底层向量索引结构。

向量索引是 RAG 系统中“让模型找到正确知识”的核心基础设施，它决定了：

• 查询延迟能否毫秒级

• 大规模知识库是否能高效扩展

• 模型是否能检索到真正相关的内容

• 过滤检索（Filter）、混合检索（Hybrid Search）等能力是否能有效执行

在本文中，我们将系统性介绍主流向量索引技术，并结合 OriginHub MyScaleDB AI 数据库 的实践，解释它们如何影响高级 RAG 的检索质量与性能。

向量索引在 RAG 中的作用

RAG 检索流程本质上分为两步：

1. 将文本、图片、结构化数据转成向量嵌入（Embeddings）

2. 基于向量相似度进行检索

向量嵌入并不是直接存储于数据库中，而是通过索引结构被组织、压缩与分组，使检索速度可以在百万级、亿级甚至百亿级数据规模下依旧高效。

在简单实验环境（如几千条数据）下，FLAT（无索引）即可完成检索；但在实际业务中，向量规模往往数百万甚至数亿，必须依赖高效索引才能保证低毫秒级查询延迟以及成本可控。

这也是为什么 RAG 系统进入生产级场景后，不可避免需要更先进的向量索引。

主流向量索引技术

下面将从经典到先进，按照技术演进路径介绍向量索引及其在 RAG 系统中的适用性。

IVF —— 最经典、最通用的倒排索引结构

IVF（Inverted File Index）通过 K-means 或其他聚类方法，将所有向量分成多个簇（Cluster）。

工作机制：

1. 使用聚类算法将向量分组

2. 查询时只在最接近的几个簇内做局部搜索

IVF 能显著减少搜索范围，是所有 ANN（Approximate Nearest Neighbor）算法的基础。

IVF 有三个常用变体：

• IVFFLAT：原始向量、精度高

  • 簇内存原始向量

  • 查询速度快

  • 精度高

  适用于：精度要求高、中等规模数据集

• IVFPQ：压缩向量、减少内存
  

  • 使用产品量化（Product Quantization，PQ）压缩向量

  • 内存占用极低

  适用于：数千万级以上的大型知识库

• IVFSQ：更轻量的标量量化

  • 每维度单独量化，存储更轻

  适用于：低维数据或嵌入较小场景

HNSW —— 当前最流行的高性能图索引

HNSW（Hierarchical Navigable Small World）是近年来被广泛使用的向量图索引算法，它结合了：

• 跳表（Skip List）结构
  

• 小世界图（NSW）结构

核心特点：

• 多层图结构，加速全局导航

• 局部贪心策略，实现快速收敛

• 高精度、高回忆率

在 RAG 系统中，HNSW 常作为生产级方案，因为它可以在极高 QPS 下仍保持稳定性能。

HNSW 也有两种变体：

• HNSWFLAT：存储原始向量，精度最高

• HNSWSQ：存储量化向量，内存成本更低

但它的缺点也很明显：所有向量都必须放在内存中。当知识库扩展到数亿规模，服务器内存压力将迅速变得不可接受。

多尺度索引算法

在 IVF 和 HNSW 的实践中，无论是 IVF 的簇数量、PQ 精度、HNSW 的图层数，其性能都受到一个共同限制：

只要向量放在内存里，规模就难以扩展且成本昂贵。

为解决这些问题，MyScaleDB 团队自研了多尺度索引算法，通过将分层树聚类与图遍历相结合，利用快速的 NVMe SSD 存储器克服了这些限制。它显著减少了 IVF/HNSW 的资源消耗，同时保持了卓越的性能；同时，它构建快，搜索快，在不同的筛选搜索比例下保持了速度和准确性，同时资源和成本效益高。

多尺度索引的核心优势：

能力	传统 IVF/HNSW	多尺度索引
存储方式	全内存	SSD + 内存混合
构建速度	慢	快 3–5 倍
筛选性能	降幅明显	基本无降幅
成本	高	仅 20–30%
适应规模	百万–数千万	数亿–百亿维度数据

为什么它更适合 RAG？

• 可在单台节点存储数亿向量

• 支持复杂筛选（metadata filtering）且不降速

• 与结构化数据表 Join 实现真正 Hybrid Search

• 构建速度更快，更适合频繁更新的知识库

这让 RAG 系统不再受限于昂贵的 GPU/内存，而可以基于更通用、更低成本的硬件构建企业级知识库。

如何在 RAG 系统中选择合适的向量索引

在了解了多种向量索引的原理、优势与局限后，一个更实际的问题随之而来：在真实的 RAG 系统中，我们究竟应该如何选择最合适的向量索引？ 这一环节其实是“从技术机制”走向“工程落地”的关键步骤，也直接关系到系统能否在生产环境中稳定运行。

数据规模	推荐索引	适用场景
< 1M	FLAT / HNSWFLAT	小型实验、PoC、低成本场景
1M – 20M	HNSW	对延迟敏感、召回要求高
20M – 200M	IVF(PQ/SQ)	大规模库、资源受限
200M+	多尺度索引	企业级、持续更新、Hybrid 搜索、高性价比

在许多企业级 RAG 系统中，检索层不仅需要处理向量相似度，还常常包含更复杂的需求，例如基于 metadata 的过滤查询、向量与结构化数据之间的关联查询、BM25 与向量的混合检索，甚至分布式场景下的大规模并行查询。当系统同时具备这些特性时，传统的单一向量库往往难以承载复杂的数据关系与高并发的检索压力。

这一点正是 MyScaleDB 作为 AI 数据库的优势所在。它将向量索引与列式存储、SQL 引擎、全文检索和 Hybrid 查询能力整合在同一个体系中，使得向量数据与结构化字段能够通过统一的查询层自然联动。无论是需要在几亿向量中进行过滤搜索，还是将向量查询与业务数据进行 Join，抑或同时结合 BM25 与 Embedding 完成混合检索，MyScale 都能够以一致的语法和高性能架构完成。此外，索引的构建与更新可以在秒级完成，这对于频繁更新知识库的 RAG 应用来说尤为关键。

换言之，当 RAG 的检索场景开始超越“纯向量搜索”，进入更复杂、更真实的企业场景时，MyScaleDB 提供的统一存储与统一计算能力，将比传统向量库更贴合实际业务需求，让系统能够以更低的成本、更少的组件，实现更高的性能与可扩展性。

结语

在高级 RAG 系统中，向量索引已不再是单纯的数据库优化技巧，而是决定检索能否稳定、系统能否扩展、应用能否真正落地的基础能力。它直接影响检索延迟、召回质量、系统规模以及整体成本结构，是整个 RAG 架构的性能基线。

随着知识库规模不断扩大，多模态内容逐步引入，Agent 系统对实时性和上下文质量的要求持续提高，向量索引的重要性正进一步上升，成为连接模型与数据的关键基础设施。

在这一趋势下，MyScaleDB 以多尺度向量索引突破“向量必须驻留内存”的传统限制，将高性能搜索延伸到 SSD，使系统既能支持海量数据规模，又能保持低延迟，并以更低的成本实现企业级 RAG 所需的过滤、Join、Hybrid 检索等复杂能力。这让向量索引从“性能组件”真正升级为“数据底座”。