在 LLM（大语言模型）应用开发中，如何处理海量的、碎片化的上下文数据是开发者面临的最大挑战。字节跳动火山引擎团队开源了 OpenViking，这是一个专门为 AI Agent 和 RAG 场景设计的上下文数据库。它不仅继承了字节内部支撑抖音、豆包等产品的自研向量检索技术，更针对 AI 原生应用的需求进行了深度优化。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）的"检索"二字，背后是一整条工程流水线——从用户 query 出发，经过粗排、召回、精排、选样四步处理后，才把 top-K 文档喂给 LLM。这条流水线上每个环节都有专门的算法优化，但最容易出效果、也最容易被忽视的，是中间的Rerank 阶段。

本文用一张全景图把 RAG 检索流水线串起来，然后按"相关性、多样性、时效性"三个维度，对 7 种主流 Rerank 算法做横向对比。

在 AI 时代，向量数据库是 RAG（检索增强生成）系统的核心基础设施。但它究竟是如何工作的？为什么能实现"语义搜索"而非传统的关键词匹配？本文用通俗的方式解释其背后的原理。