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pkg: "@nocobase/plugin-ai-knowledge-base"
title: "向量数据库"
description: "向量数据库存储知识库文档的向量化索引，支持 PGVector。配置 Host、Port、Database、Table name，用于 RAG 语义检索。"
keywords: "向量数据库,PGVector,Embedding,RAG,NocoBase"
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# 向量数据库

## 介绍

在知识库中，向量数据库存储了向量化后的知识库文档。向量化的文档相当于文档的索引。

当在 AI 员工对话中启用了 RAG 检索，就会向量化用户消息，在向量数据库中检索知识库文档的片段，匹配出相关的文档段落和文档原文。

目前 AI 知识库插件只内置支持了 PGVector 这个向量数据库，它是一个 PostgrepSQL 数据库插件。

## 向量数据库管理

进入 AI 员工插件配置页面，点击 `Vector store` 标签页，选择 `Vector database` 进入向量数据库管理页。

![20251022233704](https://static-docs.nocobase.com/20251022233704.png)

点击右上角 `Add new` 按钮新增 `PGVector` 向量数据库连接：

- 在 `Name` 输入框输入连接名称；
- 在 `Host` 输入框输入向量数据库IP地址；
- 在 `Port` 输入框输入向量数据库端口号；
- 在 `Username` 输入框输入向量数据库账号；
- 在 `Password` 输入框输入向量数据库密码；
- 在 `Database` 输入框输入向量数据库名称；
- 在 `Table name` 输入框输入数据表名称，用于新建存储向量数据的表时使用；

输入所有必要信息后，点击 `Test` 按钮测试向量数据库服务是否可用，点击 `Submit` 按钮保存连接信息。

![20251022234644](https://static-docs.nocobase.com/20251022234644.png)
