在人工智能技術尤其是大語言模型（LLM）蓬勃發(fā)展的浪潮中，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）正迅速成為提升生成式 AI 系統(tǒng)內(nèi)容準確性、實時性與上下文相關性的核心手段。RAG 通過將外部知識檢索與語言模型推理相結合，顯著緩解了模型“幻覺”問題，使其在問答系統(tǒng)、智能助手、企業(yè)知識中臺等應用中展現(xiàn)出廣闊前景。

然而，隨著業(yè)務需求的不斷升級，傳統(tǒng) RAG 系統(tǒng)所依賴的扁平向量表示與單一類型數(shù)據(jù)庫架構，已難以滿足對復雜語義結構建模與海量非結構化數(shù)據(jù)高效檢索的雙重需求。在面對多跳推理、實體關系鏈構建、跨領域知識聯(lián)想等場景時，現(xiàn)有方案普遍存在語義理解淺層、數(shù)據(jù)組織松散、查詢性能瓶頸等問題，嚴重制約了 RAG 技術的進一步演進。

HelixDB 的誕生正是為破解這一瓶頸而來。作為一款以 Rust 語言打造的高性能開源圖向量數(shù)據(jù)庫，HelixDB 以其原生支持圖結構與向量語義的深度融合、面向 AI 應用場景的架構設計、以及卓越的并發(fā)查詢性能，為下一代 RAG 系統(tǒng)提供了堅實的底座。它不僅能夠精確建模實體之間的復雜語義關系，還能在保留圖拓撲信息的基礎上，實現(xiàn)高維向量相似度檢索，真正實現(xiàn)“語義+結構”雙驅動的智能檢索能力。

1. 什么是 HelixDB ？以及如何破局傳統(tǒng) RAG 的痛點 ？

眾所周知，傳統(tǒng) RAG（Retrieval Augmented Generation）方法主要依賴于向量相似性搜索來從知識庫中檢索信息。雖然這種方法對于找到與查詢語義相似的內(nèi)容塊非常有效，但在處理更復雜、更具結構化的數(shù)據(jù)時存在一些固有的痛點：

(1) 難以利用數(shù)據(jù)之間的結構化關系

純粹的向量搜索將知識庫中的所有文本塊視為孤立的點，無法 natively 理解或利用數(shù)據(jù)片段、實體、概念或文檔之間存在的顯式關系（如引用、包含、屬于、依賴、上下位關系、調(diào)用關系等）。

(2) 檢索到的上下文缺乏深度和關聯(lián)性

傳統(tǒng)的僅僅返回與查詢最相似的 Top-K 個文本塊，這些塊可能是碎片化的，缺乏必要的上下文來讓 LLM 準確理解或生成全面答案。

(3) 難以處理需要關系推理的復雜查詢

通常而言，回答那些需要跨越多個數(shù)據(jù)點、沿著關系鏈進行推理的復雜問題，是純向量搜索無法做到的。

(4) 難以表示和利用知識圖譜等結構化知識

知識圖譜包含了大量結構化的實體和關系信息，這對 LLM 理解世界至關重要。但在純向量 RAG 中，通常只能將知識圖譜的文本描述或子圖信息向量化，丟失了其固有的結構。

作為一款高性能的圖向量數(shù)據(jù)庫，HelixDB 專為下一代人工智能與向量驅動的應用場景打造，兼顧卓越的開發(fā)者體驗與極致的運行效率。基于 Rust 語言開發(fā)，HelixDB 以其高效、安全與內(nèi)存優(yōu)化的特性，結合成熟的 LMDB 存儲引擎，完美融合了穩(wěn)定可靠的存儲能力與前沿的圖向量混合查詢功能，為復雜語義關系的檢索與處理提供了強大支持。

特別值得一提的是，HelixDB 通過 Heed3（由 Meilisearch 團隊精心打造的 Rust 封裝庫）與 LMDB 無縫集成，進一步提升了開發(fā)效率與系統(tǒng)性能。這種獨特的設計不僅加速了數(shù)據(jù)處理流程，還為開發(fā)者提供了靈活、可擴展的工具，助力構建更智能、更高效的 RAG（檢索增強生成）及其他 AI 應用。HelixDB 的出現(xiàn)，正重新定義圖向量數(shù)據(jù)庫的行業(yè)標桿，為開發(fā)者開啟了無限可能。

以下為一個構建藍圖 - 在 schema.hx 文件中定義數(shù)據(jù)庫模式 (Schema)的參考示例，具體：

N::User {
    name: String,
    age: U32,
    email: String,
    created_at: I32,
    updated_at: I32,
}


N::Post {
    content: String,
    created_at: I32,
    updated_at: I32,
}


E::Follows {
    From: User,
    To: User,
    Properties: {
        since: I32,
    }
}


E::Created {
    From: User,
    To: Post,
    Properties: {
        created_at: I32,
    }
}

上述代碼段用于創(chuàng)建或更新 HelixDB 數(shù)據(jù)庫模式的腳本片段（例如保存在 schema.hx 文件中）。它使用了 HelixDB 特定的一種模式定義語言，通過清晰的語法來聲明不同類型的節(jié)點（Nodes）和關系（Edges）。

2. HelixDB 具備哪些核心特性 ？

HelixDB 憑借其獨特的設計理念和用 Rust 語言構建的強大底層架構，為解決現(xiàn)代 AI 和 RAG 應用中的數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)提供了革命性的能力，已成為下一代 RAG 的理想選擇。基于其如下核心特性，以使得它能在眾多數(shù)據(jù)庫中脫穎而出：

(1) 極致性能與高效率

HelixDB 天生為卓越性能而設計。得益于其底層高效實現(xiàn)和 Rust 語言帶來的內(nèi)存安全與并發(fā)優(yōu)勢，在處理圖數(shù)據(jù)操作時展現(xiàn)出驚人的速度。

根據(jù)當前測試結果，其在某些圖查詢場景下的性能可比傳統(tǒng)圖數(shù)據(jù)庫 Neo4j 快 1000 倍，比 TigerGraph 快 100 倍。同時，作為一款圖向量數(shù)據(jù)庫，HelixDB 在向量相似性搜索方面的表現(xiàn)也毫不遜色，性能可與業(yè)界領先的純向量數(shù)據(jù)庫 Qdrant 相媲美。這種在圖和向量兩方面的雙重高性能，確保我們所構建的 AI 和 RAG 應用能夠以最低的延遲進行高吞吐量的數(shù)據(jù)檢索和處理。

(2) RAG 應用原生優(yōu)化

HelixDB 并非在現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫基礎上簡單疊加向量功能，而是從設計之初就將 RAG (Retrieval Augmented Generation) 和各類 AI 應用的需求放在首位。它原生支持圖數(shù)據(jù)類型和向量數(shù)據(jù)類型，這消除了在不同數(shù)據(jù)庫之間同步數(shù)據(jù)或進行復雜橋接的需要。

這種緊密的原生集成，使其成為構建能夠理解數(shù)據(jù)間復雜關系和內(nèi)容內(nèi)容相似性的下一代 RAG 應用的最理想、最直接且最高效的數(shù)據(jù)存儲基礎設施。

(3) 強大的圖向量一體能力

HelixDB 最具創(chuàng)新性和競爭力的優(yōu)勢在于其無縫融合圖結構和向量數(shù)據(jù)的能力。它在一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫中，提供了一種前所未有、最便捷直觀的方式來存儲和管理數(shù)據(jù)——不僅可以輕松存儲和查詢節(jié)點之間的復雜關系（傳統(tǒng)圖數(shù)據(jù)庫的核心），也能存儲和查詢向量之間的相似性關系（傳統(tǒng)向量數(shù)據(jù)庫的核心）。

此外，更能在一個統(tǒng)一模型中存儲和查詢節(jié)點與向量之間的復雜關聯(lián)，從而極大地簡化了需要結合結構化關系（如知識圖譜中的實體連接、文檔分塊之間的引用）和內(nèi)容相似性（如段落的向量表示、圖片特征向量）的應用開發(fā)，完美契合了下一代 RAG 對多模態(tài)、多關系復雜數(shù)據(jù)的高級檢索需求。

(4) 堅固可靠的數(shù)據(jù)存儲層

   HelixDB 的底層存儲引擎由廣受好評的 LMDB (Lightning Memory-Mapped Database) 提供支持。LMDB 是一個以其零管理、高性能、極高可靠性著稱的鍵值存儲庫，直接通過內(nèi)存映射文件工作，最大限度地減少了系統(tǒng)調(diào)用和數(shù)據(jù)拷貝，非常高效。LMDB 為 HelixDB 提供了穩(wěn)定、持久、不易損壞的數(shù)據(jù)存儲基礎，即使在意外斷電或系統(tǒng)崩潰的情況下，也能確保您的寶貴數(shù)據(jù)安全可靠。

(5) 嚴格遵循 ACID 特性

作為一款為關鍵 AI 應用設計的基礎設施，數(shù)據(jù)完整性至關重要。HelixDB 完全兼容并嚴格遵循 ACID（原子性 Atomicity，一致性 Consistency，隔離性 Consistency，持久性 Durability）事務原則，從而確保了所有數(shù)據(jù)操作（讀、寫、更新）都具備高度的完整性和一致性。

因此，無論系統(tǒng)面臨高并發(fā)寫入還是突發(fā)故障，HelixDB 都能保證數(shù)據(jù)的準確無誤和狀態(tài)的可靠轉換，為構建在之上的企業(yè)級 AI/RAG 應用提供了堅實的數(shù)據(jù)可靠性保障。

3. HelixDB 經(jīng)典應用場景解析

作為一款專為人工智能與檢索增強生成（RAG）優(yōu)化的圖向量數(shù)據(jù)庫，Helix 以其靈活性和高效性，為多種復雜應用場景提供了強有力的支持。具體可參考如下：

(1) 代碼文檔智能化檢索

不僅僅是簡單的文本搜索， HelixDB 能夠深度理解您的代碼庫和文檔。利用其圖能力存儲代碼文件、函數(shù)、類、變量之間的引用、繼承、調(diào)用等結構關系，結合向量能力存儲代碼注釋、文檔描述、甚至代碼片段的語義向量。

我們可以基于自然語言進行查詢，AI Agent 可以通過 HelixDB 同時利用語義相似性（向量搜索）和代碼結構關系（圖遍歷）來查找最相關的文檔片段、代碼示例或解釋。這極大地提升了 AI Agent 理解和輔助編寫復雜代碼的效率和準確性，超越了傳統(tǒng)的關鍵詞或純向量搜索工具。

(2) 增強型語義搜索

將自然語言搜索帶入新的維度。 在海量非結構化或半結構化數(shù)據(jù)（如企業(yè)內(nèi)部文檔、客戶反饋、研究報告、電子郵件）中實現(xiàn)基于自然語言的深度語義搜索。HelixDB 不僅能高效存儲并索引數(shù)據(jù)的語義向量，還能捕捉數(shù)據(jù)實體之間、文檔片段之間或概念之間的隱藏關聯(lián)關系。

通過結合向量搜索和圖遍歷，搜索結果不再僅僅是與查詢語義相似的孤立文檔，而是能夠結合這些結構關系，找到與查詢概念緊密關聯(lián)的、上下文更豐富、洞察更深入的信息集合，提供更智能、更符合人類思維方式的搜索體驗。

(3) 結構化與語義化代碼庫索引 

為代碼庫構建一個既理解結構又理解語義的智能索引。 傳統(tǒng)代碼索引側重于關鍵詞匹配或簡單的文件層級結構。HelixDB 允許您將代碼庫的每一個重要組成部分（文件、函數(shù)、類、變量、注釋等）及其對應的語義向量存儲為圖中的節(jié)點，同時將它們之間的真實結構關系（如文件包含、函數(shù)調(diào)用、類繼承、模塊依賴等）存儲為圖中的邊。

基于所構建的一個豐富且可查詢的圖結構代碼知識庫，結合向量能力，可以支持基于語義和結構的復雜代碼搜索、依賴分析、影響范圍快速評估、潛在代碼問題檢測等高級功能，是構建智能化代碼理解和自動化工具的堅實基礎。

(4) 智能知識庫構建與檢索

打造一個易于維護、檢索精準且能呈現(xiàn)知識關聯(lián)的智能知識庫。 利用 HelixDB，您可以輕松地將企業(yè)的技術文檔、FAQ、手冊、研究資料等知識資產(chǎn)進行切塊、向量化并存儲為帶有語義向量的節(jié)點。更重要的是，您可以存儲這些知識塊之間的引用關系、上下位概念、相關主題關聯(lián)等圖結構信息。

用戶進行自然語言查詢時，系統(tǒng)可以先進行向量搜索找到語義相關的知識塊，然后沿著圖關系進行擴展和遍歷，智能地找到與原始知識塊高度相關聯(lián)、提供補充上下文或更深層解釋的信息。這使得知識庫檢索更加全面、精準，并能以結構化的方式呈現(xiàn)知識之間的關聯(lián)，極大地提升了知識發(fā)現(xiàn)和利用的效率。

(5) 靈活支持傳統(tǒng) RAG 模式 

無論是純向量還是純圖 RAG，HelixDB 都能輕松應對。 HelixDB 的原生設計同時支持高性能的向量存儲與查詢以及靈活高效的圖結構存儲與遍歷。這意味著我們可以根據(jù)具體需求，選擇獨立地使用 HelixDB 作為高性能的純向量數(shù)據(jù)庫來構建傳統(tǒng)的向量相似性 RAG，或者獨立地使用它作為強大的圖數(shù)據(jù)庫來構建基于結構化關系的 RAG。這種靈活性使得在技術選型和架構設計上擁有更多選擇，并可以根據(jù)項目演進平滑過渡。

(6) 構建更強大、更準確的混合 RAG (Hybrid RAG)

作為 HelixDB 的核心優(yōu)勢所在，開啟下一代 RAG 的大門。 HelixDB 最強大的能力在于其能夠在一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫和一次查詢中無縫融合和同時利用向量相似性搜索結果與基于圖結構的關聯(lián)信息。我們可以先通過向量搜索找到語義相關的初始知識點，然后智能地沿著圖關系進行遍歷和擴展，獲取到與初始知識點在結構上緊密關聯(lián)、上下文更豐富、信息更全面的知識集合。

這種向量與圖的深度協(xié)同檢索，能夠顯著提升 RAG 系統(tǒng)獲取知識的準確性、相關性和豐富度，從而使 LLM 生成的回復更加精準、可靠且具有深度，真正實現(xiàn)下一代 RAG 的強大能力。

(7) 智能查找與兼容性分析

高效管理復雜產(chǎn)品數(shù)據(jù)，智能查找部件并進行兼容性分析。 在管理復雜產(chǎn)品（如電子設備、機械裝配、軟件組件）的部件庫時，查找特定部件、了解其組成結構或找到與之兼容的部件是一項挑戰(zhàn)。

利用 HelixDB，我們可以將產(chǎn)品部件及其屬性（包括文本描述或規(guī)格的向量）存儲為節(jié)點，同時將部件之間的組成關系（例如“包含于”）、兼容關系、替代關系、供應商關系等存儲為圖中的邊。用戶可以基于自然語言或部件 ID 進行查詢，HelixDB 能夠結合部件的語義屬性（向量搜索）和部件之間的結構關系（圖遍歷），快速、準確地查找最相關的部件、其所屬的父組件、依賴的子組件，以及所有兼容或可替代的部件。這極大地提高了復雜產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理的效率和智能化水平，廣泛應用于制造業(yè)、供應鏈管理、IT 資產(chǎn)管理等領域。

(8) 賦能高級 AI 編程代理

為下一代 AI 編程代理提供強大的“大腦”與“記憶”。 高級的 AI 編程代理（如輔助編寫、調(diào)試、重構、代碼審查的 Agent）需要對整個代碼庫有深刻且細致的理解。HelixDB 可以作為 AI 編程代理的外部、可交互的知識源。

代理可以通過自然語言或代碼上下文向 HelixDB 發(fā)送查詢，數(shù)據(jù)庫利用其圖向量一體能力，不僅能快速找到與查詢代碼片段語義最相似的代碼（向量搜索），還能立即獲取與該代碼片段相關聯(lián)的函數(shù)定義、調(diào)用方、被調(diào)用方、所屬的類、使用的庫等結構化上下文（圖遍歷）。這種結合了語義和結構的高級代碼檢索能力，能為 AI 代理提供比傳統(tǒng)方法更全面、更精準、更具操作性的代碼上下文，顯著提升其編程輔助、問題診斷和代碼生成能力。

Reference ：https://www.helix-db.com