在 LangChain 中，向量存储库（VectorStore）提供了统一的接口，其中包含多种搜索方法。这些方法用于根据语义或向量来检索最相似的文档。下面将逐一介绍常用的搜索方法及其特点。

嵌入模型（Embedding Model）与向量数据库（Vector Database）是RAG系统中密不可分的两个核心组件。它们的关系可以这样理解：嵌入模型负责“编码”，向量数据库负责“存储与检索”。

简单来说，嵌入模型赋予数据“灵魂”（语义），向量数据库则提供了容纳和匹配这些“灵魂”的“家园”。要构建一个基于私有知识的智能应用，两者缺一不可。