在当今大数据与人工智能蓬勃发展的时代，知识图谱作为连接信息孤岛、挖掘数据深层价值的桥梁，其重要性日益凸显。然而，如何高效地从庞大的知识图谱中检索出与用户查询最相关的信息，成为了制约知识图谱应用的一大瓶颈。本文将围绕一种创新的检索方法，结合Mlivus Cloud向量数据库的强大功能，详细阐述如何在RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程中优化passages检索阶段，实现知识图谱的高效检索。作为大禹智库的向量数据库高级研究员，同时也是《向量数据库指南》的作者，我将以丰富的实战经验，为大家带来一场知识与技术的盛宴。
一、引言：向量数据库与知识图谱的碰撞
在知识图谱的构建与应用中，传统的基于关键词的检索方法已难以满足复杂查询的需求。随着向量数据库技术的兴起，尤其是Mlivus Cloud这类高性能向量数据库的出现，为知识图谱的检索提供了新的解决方案。通过将知识图谱中的entities（实体）和relationships（关系）进行向量化处理，并存储在向量数据库中，我们可以利用向