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。

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。