虽然**检索增强生成（RAG）**是向量数据库与大模型结合最常见也最有效的方式，但两者的深度融合模式远不止于此。随着技术的发展，我们正探索更多元、更精细的协作方式。
8.1 内部知识融合与模型微调
传统的RAG模式，是将外部知识库作为大模型的“插件”或“参考资料”。但对于需要深度理解和整合特定领域知识的场景，仅仅依靠检索可能不够。
知识图谱增强：将结构化的知识图谱与向量数据库结合。知识图 喀麦隆电话号码库 谱提供事实和实体之间的关系，而向量数据库提供实体的语义嵌入。大模型可以同时利用结构化的知识图谱进行逻辑推理，并利用向量数据库进行语义匹配和信息检索，从而提升推理的准确性和解释性。
模型微调与向量化数据的结合：虽然向量数据库的核心在于避免大模型的重复训练，但在某些场景下，将少量高质量的向量化数据用于大模型的微调（Fine-tuning），可以帮助模型更好地理解特定领域的表达方式、术语和上下文，从而在生成时更自然、更专业。例如，将企业内部的专业术语和表达习惯向量化后，用于微调行业大模型。这是一种“软融合”而非“硬编码”，即通过数据而非直接修改模型架构来调整模型行为。
指令微调与向量化提示：将用户查询或系统指令向量化，并与数据库中预先存储的“最佳实践”或“指令模板”进行匹配。大模型可以借鉴这些匹配到的向量化提示，生成更符合预期的响应。这可以看作是一种更加动态和智能的提示工程（Prompt Engineering）。