LanceDB 多向量索引支持：实现文档分块检索的优化方案

在文档检索和RAG（检索增强生成）场景中，一个常见需求是对文档分块后的多向量进行高效检索。LanceDB项目最新推出的多向量索引功能，正是为解决这一问题而设计的技术方案。

背景与需求

传统向量数据库通常假设每个数据项对应单个向量，但在实际文档处理场景中，一个文档页面往往会被分割成多个文本块，每个块生成对应的向量嵌入。例如ColPali模型中，单页文档可能产生多达1030个嵌入向量。

这种场景下，用户需要：

1. 存储包含多向量的文档数据
2. 建立高效的索引结构
3. 实现基于多向量的相似性检索

技术实现方案

LanceDB采用了一种创新的多向量索引架构：

数据结构设计

使用List<FixedSizeList<dim>>类型存储多向量数据，其中：

• 外层List表示可变长度的向量列表
• 内层FixedSizeList表示固定维度的单个向量

这种设计既保留了向量维度的严格性，又支持了每个文档项对应不同数量向量的灵活性。

索引构建策略

对于包含m个向量的文档项，系统会：

1. 为每个向量位置i构建独立的向量索引
2. 采用分层索引结构优化存储效率

检索算法优化

查询时采用MaxSim算法节点：

1. 计算查询向量与文档中每个向量的相似度
2. 取最大值作为文档的最终相似度得分
3. 基于该得分进行排序和检索

这种策略确保了即使文档被分割成多个块，系统也能准确找到最相关的完整文档。

应用场景示例

该功能特别适合以下场景：

• 文档检索系统：存储和检索分块后的文档页面
• 多模态应用：同时处理文本和图像的多向量表示
• 大规模RAG系统：高效管理文档分块和嵌入

典型数据结构示例：

{
  "page": "二进制图像数据",
  "doc_id": 12345,
  "page_id": 1,
  "embeddings": "多向量列表",
  "text": "文档内容文本"
}

技术优势

1. 存储效率：优化的列表存储结构减少空间开销
2. 检索性能：并行索引查询和MaxSim算法确保高效检索
3. 使用简便：与现有LanceDB API无缝集成
4. 灵活性：支持不同长度的多向量存储

这一功能的推出，使得LanceDB在处理复杂文档检索场景时更具竞争力，为开发者提供了更强大的工具来构建高效的搜索和RAG应用。