向量数据库的正确用法是什么？

编辑部 2026-05-26T12:17:31.814205 26040 阅读 tech

想用它预处理文档，然后帮助提取与关键字匹配的内容。看起来很理想，但实际提取不尽人意。我做了个小工具，把切分后的每段，与关键字的匹配程度，可视化出来了，可以直观看到匹配度。从网页内容中，提取“中国人民银行的编制”，效果不错：从网页内容中，提取“中国人民银行的职责”，开头匹配的很好，但漏掉了接下来...

我做了个小工具，把切分后的每段，与关键字的匹配程度，可视化出来了，可以直观看到匹配度。

从网页内容中，提取“中国人民银行的编制”，效果不错：

从网页内容中，提取“中国人民银行的职责”，开头匹配的很好，但漏掉了接下来的那些：

可以看到，在提取“中国人民银行的职责”匹配的句段时，会漏掉枚举的那几条。

这可以说是段落拆分的问题，我是逐句拆分的，问题是，段落怎么才能合理拆分呢？如果必须知道哪些跟哪些是在一起的，那就相当于已经提前理解文章的内容了，就没有必要上向量数据库了。

所以，向量数据库如何做是比较合适的呢？就比如我上面的这种应用场景。

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向量数据库正确用法什么一个 AI 帖子

向量数据库的正确用法是什么？

使用codex++在使用api登录时使用goal功能时无法使用，出现Error invoking remote method 'codexpp:co.bennett.goal:goal:get': SqliteError: no such table: thread_goals

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