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导语：在上一篇文章中，我们聊到了如何用 DAG 调度引擎把大模型接入企业级业务流。但在 RAG（检索增强生成）架构中，大模型并不是凭空知道你们公司的内部文档的。我们必须把文本“喂”给它。今天，我们就来扒一扒这条流水线的核心基石：向量化（Embedding）与向量数据库。作为传统后端老兵，我们不需要去死磕底层微积分，我们需要的是：懂原理、会选型、能扛住高并发。一、 文本怎么变成向量？（Embeddi

OLTP 数据库的核心技术解决的是：“在极端并发下，如何用最短的时间，把一笔数据绝对安全、绝对准确地写到磁盘上，并能随时精准查出来。” 而 OLAP 解决的是：“如何从海量数据里把一堆数据捞出来做大计算。”对应到 OLTP（联机事务处理）系统，其背后的数据库核心技术是一套极其庞大且严密的体系。如果拿银行的交易系统（如核心、信贷、支付）来对标，OLTP 数据库的核心技术主要体现在以下几个层面：一、