向量数据库

在 AI 知识库中，向量数据库保存文档分段和相关问题的向量索引。用户提问时，系统把问题转换为向量，再按相似度召回知识库内容。

当前 AI 知识库插件内置支持 PGVector provider。PGVector 基于 PostgreSQL，需要数据库安装 vector 扩展。

前置条件

可访问的 PostgreSQL 实例
有权限连接数据库并创建或使用向量表的账号
已安装 PostgreSQL vector 扩展
已配置可用的 Embedding service 和 embedding model
NocoBase 应用的队列服务正常运行

通过 `config.yml` 配置

推荐在应用配置中声明向量数据库，适合部署和多环境管理：

ai:
  aiKnowledgeBase:
    vectorDatabases:
      - key: pgvector-main
        name: PGVector
        provider: NocobaseDefaultPGVectorProvider
        databaseSpec: PGVector
        enabled: true
        connection:
          host: ${PGVECTOR_HOST}
          port: 5432
          user: ${PGVECTOR_USER}
          password: ${PGVECTOR_PASSWORD}
          database: ${PGVECTOR_DATABASE}
          tableName: nocobase_ai_vectors

key 必须唯一，作为记录的稳定标识，管理页面的列表中显示为 UID。name 可选，仅作为显示标题（列表中显示为 Title），省略时回落为 key。provider 和 databaseSpec 默认值分别是 NocobaseDefaultPGVectorProvider 和 PGVector，不过建议在配置中明确写出。

环境变量引用会递归展开。不要把真实密码提交到 Git。

配置文件管理的记录会标记为 managedBy: config。它们不能通过管理页面或公开更新接口修改、删除；需要修改连接信息时，编辑 config.yml 并重新加载配置。

在管理页面创建

打开 AI 设置中的「Vector Database」页签，点击「Add new」，填写：

Name：连接名称
Host：PostgreSQL 地址
Port：端口，通常是 5432
Username：数据库账号
Password：数据库密码
Database：数据库名称
Table name：存储向量数据的表名

点击「Test」检查 SELECT 1 连接测试，再点击「Submit」保存。手动创建的记录可以在管理页面维护。

知识库如何使用配置

LOCAL 和 READONLY 知识库会保存三项向量存储配置：

vectorDatabaseKey
llmService
embeddingModel

三项配置共同决定向量存储的配置 hash。修改向量数据库、service 或 model 不会自动重建全部向量。确认变更后，应选择受影响的文档重新向量化，并运行命中测试。

变更和删除

删除或替换向量数据库前，按下面的顺序检查：

找出所有引用该数据库的知识库
备份向量数据和连接配置
停用或迁移依赖的知识库
在替代数据库上完成连接和检索测试
确认没有队列任务仍指向旧数据库
获得明确批准后再删除

如果配置管理的向量数据库仍被知识库引用，插件会保留它并发出警告。不要通过直接删除数据库记录绕过这个保护。

检索为空时检查

如果连接测试通过但命中测试为空，依次检查：

文档状态是否为 SUCCESS
知识库是否启用
Embedding service 和模型是否可用
向量表是否包含当前知识库的向量
Score 是否设置得过高
查询是否使用了正确的知识库 key

#向量数据库

#前置条件

#通过 config.yml 配置

#在管理页面创建

#知识库如何使用配置

#变更和删除

#检索为空时检查

#相关链接