向量数据库在Schema设计上的灵活性,使其能适应不同类型数据的存储需求,为多样化的应用场景提供有力支持。

对于非结构化数据,Schema 设计可灵活定义embedding向量的存储结构,既能支持固定维度向量,也能兼容动态维度向量,满足文本、图像等不同数据的存储需求。

在大模型应用中,可根据模型生成向量的特点,通过 Schema 自定义元数据字段,存储向量的生成时间、关联模型版本等信息,便于后续的向量管理和追溯,在rag技术中发挥重要作用。

这种灵活性让向量数据库能快速适配新的数据类型和应用场景,无需大规模修改底层架构,提升了系统的扩展性和适应性,为技术创新提供便利。

向量数据库在 Schema 设计中展现出高灵活性。支持动态增减字段,无需预先定义固定结构,新增图像元数据或文本标签时,直接添加字段即可。

兼容多模态数据混合存储,同一 Schema 可包含向量字段(如 Embedding 向量)、标量字段(如时间戳)、文本字段(如描述),满足跨类型检索需求。例如电商场景中,商品 Schema 可同时存储图像向量、价格、类别标签,灵活适配业务变化。

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