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向量数据库产品需求文档

1. 项目概述

本项目旨在构建一个高效的向量相似度搜索引擎和向量数据库系统，支持多种文件类型的处理、向量嵌入、存储和检索。系统采用模块化设计，具有良好的可扩展性和可维护性，可应用于文档相似度搜索、图像/视频检索、推荐系统等多种场景。

2. 核心功能

2.1 文件管理

  • 单文件上传：支持上传文本（txt/md/docx/pdf）、图像（jpg/png/bmp）、视频（mp4/avi/mov）、音频（mp3/wav）等多种文件类型
  • 批量文件上传：支持同时上传多个文件并批量处理
  • 文件元数据管理：提取和存储文件的完整元数据信息
  • 文件版本控制：跟踪文件的变更历史

2.2 向量管理

  • 向量生成：通过模型将文件内容转换为向量表示
  • 向量存储：将向量和核心元数据存储到向量数据库
  • 向量更新：支持向量数据的更新操作
  • 向量删除：支持向量数据的删除操作

2.3 检索功能

  • 相似度搜索：根据查询向量搜索最相似的向量
  • 元数据过滤：支持基于元数据的过滤搜索
  • 混合检索：支持文本+向量的混合检索
  • 跨模态检索：支持不同模态数据之间的检索

2.4 系统管理

  • 用户管理：支持用户认证和授权
  • 权限控制：基于角色的权限管理
  • 日志管理：系统操作日志记录
  • 性能监控：系统性能指标监控
  • 备份与恢复：数据备份和恢复功能

3. 技术要求

3.1 支持的文件类型

  • 文本：txt、md、docx、pdf
  • 图像：jpg、jpeg、png、bmp
  • 视频：mp4、avi、mov
  • 音频：mp3、wav

3.2 向量数据库后端

  • FAISS
  • HNSW: Hierarchical Navigable Small Worlds
  • KD-Tree:K-Dimensional Tree
  • Ball-Tree:Ball Tree for k-Dimensional Spaces
  • Annoy:Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah
  • IVF:Inverted File
  • FLAT：L2,IP（Inner Product）
  • PQ:Product Quantization
  • LSH:Locality-Sensitive Hashing

3.3 元数据存储后端

  • MySQL
  • Redis
  • MongoDB

3.4 文件存储后端

  • 本地文件系统
  • S3对象存储
  • 数据库存储

3.5 模型支持

  • 本地模型：sentence-transformers、CLIP等
  • 远程模型：OpenAI兼容接口

4. API接口

4.1 认证接口

  • POST /api/auth/apikey/create - 生成新API Key
  • GET /api/auth/apikey/list - 列出所有API Key
  • DELETE /api/auth/apikey/delete - 删除指定API Key

4.2 处理接口

  • POST /api/process/text - 文本分块和向量嵌入
  • POST /api/vector/insert - 插入向量
  • POST /api/vector/search - 向量相似度搜索

4.3 文件接口

  • POST /api/files/upload - 上传单文件并处理
  • POST /api/files/batch/upload - 批量上传文件

4.4 元数据接口

  • GET /api/metadata/{file_id} - 获取文件元数据
  • POST /api/metadata/update - 更新元数据
  • DELETE /api/metadata/{file_id} - 删除元数据

4.5 系统接口

  • GET /api/system/status - 系统状态
  • POST /api/model/switch - 切换模型
  • POST /api/backup/create - 创建备份
  • GET /api/backup/list - 备份列表
  • POST /api/backup/restore/{file} - 恢复备份
  • DELETE /api/backup/delete/{file} - 删除备份

5. 性能要求

  • 响应时间：简单查询响应时间<100ms，复杂查询响应时间<500ms
  • 吞吐量：支持每秒处理100+查询请求
  • 可扩展性：支持多进程部署，可水平扩展
  • 并发安全：支持多进程并发操作

6. 安全要求

  • 认证机制：支持API Key和JWT认证
  • 数据加密：敏感数据加密存储
  • 访问控制：基于角色的权限管理
  • 速率限制：防止API滥用

7. 部署要求

  • 开发环境：支持本地开发和测试
  • 生产环境：支持容器化部署和多进程部署
  • 配置管理：支持环境变量配置
  • 监控：支持系统状态监控

8. 验收标准

8.1 功能验收

  • 所有API接口正常工作
  • 支持所有指定的文件类型
  • 向量搜索结果准确
  • 系统能够正确处理错误情况

8.2 性能验收

  • 响应时间符合要求
  • 吞吐量符合要求
  • 系统稳定运行24小时以上

8.3 安全验收

  • 认证机制有效
  • 数据加密正常
  • 访问控制有效
  • 速率限制有效

9. 项目边界

  • 不支持：实时视频流处理
  • 不支持：超大文件（>1GB）处理
  • 不支持：分布式向量数据库集群
  • 不支持：自动模型训练

10. 风险评估

  • 数据处理性能：大文件处理可能导致性能瓶颈
  • 向量存储成本：大规模向量存储可能增加存储成本
  • 模型选择：不同模型的性能和准确性差异较大
  • 系统稳定性：多进程部署时需要确保并发安全
  • 本地模型管理：本地模型下载和管理的可靠性

11. 成功指标

  • 检索准确率：搜索结果与查询的相关性
  • 检索速度：查询响应时间
  • 系统吞吐量：每秒处理的查询数量
  • 资源利用率：系统资源使用效率
  • 可扩展性：系统的扩展能力
  • 配置灵活性：系统配置的灵活性和可定制性