向量检索新选择：FastGPT + OceanBase，快速构建RAG

随着人工智能的快速发展，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术日益受到关注。向量数据库作为 RAG 系统的核心基础设施，堪称 RAG 的“记忆中枢”，其性能直接关系到大模型生成内容的精准度与实用价值。

FastGPT 作为开源 AI Agent 开发框架，集成了即开即用的数据处理和模型调用能力，用户可通过 Flow 可视化界面灵活配置工作流，轻松实现复杂场景的快速部署。

然而，随着应用规模的不断扩大、数据量的持续增长，以及更高维度的向量模型（如上千维的 Embedding）和更复杂的检索逻辑（如先按类别筛选再找相似内容）的出现，传统数据库在向量处理方面的局限性逐渐显现。

为了满足日益增长的高性能、高扩展性和高易用性需求，FastGPT 宣布正式上线 OceanBase！

OceanBase 作为一款高性能的分布式数据库，在向量功能方面展现出了显著优势，是 FastGPT 向量 Embedding 存储的更优选择。

向量数据处理之困：传统数据库在 RAG 中的瓶颈

在向量数据这种 “新物种” 面前，FastGPT 原本使用的某传统数据库在实际应用中暴露出三大核心问题，具体表现如下：

1、向量维度限制：“高维模型放不下”

当训练完成的高性能 Embedding 模型维度达到 2048 维或更高时，传统数据库的 HNSW 索引仅支持最高 2000 维的全精度存储。开发者若想使用高维模型，要么进行降维处理，而这将导致模型精度损失；要么面临无法存储的困境，限制模型优化空间。

2、混合检索的 “坑”：“我想精准找，怎么这么难？”

在实际业务场景中，RAG 系统需要在特定条件下进行向量检索。比如，仅在“技术文档” 类别中查找与“数据库优化” 相关的内容，这种 “先过滤、再搜索” 的需求，就是混合检索。

然而，某传统数据库的 HNSW 索引缺乏原生混合过滤能力，需要先通过 HNSW 召回大量向量，再于应用层或数据库层面进行二次过滤。这种处理方式不仅效率不佳，在数据删改频繁的情况下，旧数据 (死元组) 可能干扰 HNSW 的召回过程，导致过滤后关键数据丢失。

即便引入递归搜索进行优化，在实际测试中，仍存在查询性能下降、索引失效的情况，增加 SQL 编写复杂度，整体使用体验不佳。

3、VACUUM 的 “痛”：“空间回收跟不上”

某传统数据库依赖 VACUUM 机制回收数据删除或更新后产生的空余资源，适用于文本、数字等数据。但向量数据体量较大，单个向量可达到数 KB 以上。在大规模数据删改更新的场景下，某传统数据库的 VACUUM 处理效率跟不上数据更新的速度，导致数据库文件持续膨胀。开发者需要手动、频繁地执行 VACUUM FULL 操作，该过程会造成锁表，或者被迫给 Autovacuum 分配更多的系统资源，显著增加运维成本。

OceanBase 为 RAG 定制向量存储方案

面对上述挑战，OceanBase 凭借其分布式架构与创新技术，为 RAG 应用的向量数据库提供了更具竞争力的向量存储方案，在 FastGPT 项目升级中展现出显著优势：

1、轻松驾驭 4096 维，还能更高！

OceanBase 的向量索引默认支持高达 4096 维的向量存储，且该维度的上限可以通过配置灵活扩展，最高支持 16000 维的 Float 类型的稠密向量。开发者可以放心地选用更高维度的模型来追求更好的效果，不用因为数据库限制而牺牲模型精度。

2、原生混合检索：精准、高效，一步到位！

OceanBase 的向量索引原生支持混合检索，可以直接在查询时就告诉它：“嘿，帮我在 ‘这个分类’ 并且 ‘那个标签’ 下，找和 ‘这个描述’ 最相似的向量”。OceanBase 可以在索引层面一边进行精确的标量过滤，一边进行高效的向量相似度搜索。这种优势显而易见：

👉 精准：先框定范围再搜索，提高查询效率，避免数据丢失。

👉 高效：索引层直接搜索，避免应用层二次过滤的开销，提升查询速度，避免索引失效，降低 SQL 开发难度。

3、空间回收更 “智能”：自动管理，省心省力！

OceanBase 基于与某传统数据库不同的 LSM-Tree 架构，拥有更完善、更自动化的空间回收机制，能高效处理向量数据的增删改操作，对于向量这种体积大、更新频繁的数据类型更加友好。

简单来说，开发者无需再为 VACUUM 维护投入大量精力，OceanBase 会在后台更平稳、高效地处理空间回收，减少了数据库膨胀的烦恼，也大大减轻了运维负担，让开发者能更专注于业务逻辑。

OceanBase 还有一些加分项：

单表多列索引支持：OceanBase 支持在单表中对多个不同的向量列 (比如标题向量、内容向量) 建立索引，满足复杂业务场景需求。

分布式弹性扩展： OceanBase 作为原生分布式数据库，在高并发、大数据量的场景下具备水平扩展能力与高可用性。虽然 FastGPT 暂时规模不大，但 OceanBase 可适应业务规模动态增长。

国产适配能力： OceanBase 可为有国产适配需求的项目提供专业可靠的技术支撑。

综上所述，选择 OceanBase 作为 RAG 应用的向量数据库，能让开发者拥抱更高维模型、实现精准高效混合检索、摆脱繁琐的 VACUUM 维护，显著提升 RAG 应用的性能、功能和易用性。

实战部署：基于 OceanBase 快速构建 FastGPT

准备工作：

📜 注册并获取 Sealos Cloud 账号权限。

📜 熟悉 OceanBase 的基本部署概念，确认目标 OceanBase Docker 镜像版本。官方文档地址：

https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000002013494

步骤一：在 Sealos Cloud 控制台创建应用

步骤二：配置应用基本信息与网络

参考如图所示界面，进行如下配置：

🔎 容器镜像 (Image Name)：输入 OceanBase 数据库 Docker 镜像名称。请确保镜像是官方或可靠来源提供的，并注明版本（例如 oceanbase/oceanbase-ce）。

🔎 应用名称 (App Name)：为 OceanBase 部署设置一个易于识别的名称。

🔎 计算资源 (CPU/内存)：根据 OceanBase 的资源需求和使用场景，配置合适的 CPU 和内存资源。

🔎 网络配置 (Network Configuration)：开启 TCP 协议端口暴露。点击 “添加端口”，容器端口 (Container Port) 设置为 OceanBase 数据库默认监听的服务端口，通常是 2881。设置对应的服务端口 (Service Port) 并选择适当的暴露方式 (Exposure Method)（例如选择公网暴露，以便外部客户端连接到您的数据库）。