检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已成为大型语言模型（LLM）应用的重要架构，通过结合外部知识库来增强模型的回答能力，特别是在处理专业领域知识、最新信息或企业私有数据时。本报告将系统梳理使用 Elasticsearch（ES）作为向量数据库实现 RAG 系统的优缺点，与传统向量数据库及其他存储解决方案的对比，以及基于 Deepseek V3 和 Qwen2.5 大模型的实现方案。多层图结构：HNSW 构建一个多层的图结构，顶层包含少量节点，底层包含所有节点。