向量数据库 在 6G 通信网络领域通过 **embedding** 技术整合信道状态、网络流量等非结构化信息,结合 **RAG** 架构实现网络状态识别与传输优化。向量数据库的实时索引与量子级处理能力,为 6G 网络提供语义级数据管理方案。

6G 数据的 embedding 向量化策略

6G 通信数据的 embedding 生成需关注:

· 信道状态 embedding:Transformer 模型提取太赫兹信道的语义特征,支持干扰识别;

· 流量时序 embedding:LSTM 处理网络流量数据的时序语义,关联传输模式;

· 协议文本 embedding:BGE 模型将通信协议转为语义向量,结合参数元数据。某通信研究院用该策略使信道状态 embedding 识别准确率提升 38%。

向量数据库的 6G 索引优化

针对 6G 网络,向量数据库采用:

· 时空 - 信道混合索引:HNSW 处理语义检索,结合基站坐标建立四维索引;

· 干扰特征过滤:基于 embedding 中的噪声、衰减等特征建立倒排索引;

· 量子 - 经典混合索引:热数据用量子索引处理,冷数据保留经典索引。某 6G 试验网借此将网络检索延迟降至 50ms。

RAG 架构的 6G 应用闭环

在 “6G embedding + 向量数据库” 的 RAG 流程中:

1. 实时网络数据由 embedding 模型转为向量;

2. 向量数据库 检索相似网络状态的 embedding 及优化方案;

3. RAG 整合结果并输入通信模型,生成传输策略。该方案使某 6G 网络的传输效率提升 25%,验证 **RAG** 在 6G 场景的价值。