Upstash Vector，一个支持可扩展相似性搜索的向量数据库，对 1100 万篇维基百科文章进行了向量化，索引超过1.5亿个向量。该项目的目标是利用维基百科的数据创建一个语义搜索引擎和一个RAG（基于检索增强生成的）聊天机器人。维基百科因其丰富的信息库和易于获取的特点被选为数据源。
通过下载大规模的维基百科数据，将其清理并拆分成可管理的段落，然后使用 Upstash 提供的 BGE-M3 模型对这些段落进行嵌入处理。嵌入过程持续了近一周，最终生成了大约1.44亿个向量，覆盖了11种语言（英语、德语、法语、俄语、 西班牙语、意大利语、中文、日语、葡萄牙语、波斯语和土耳其语）。这些向量被索引到 Upstash Vector 中，实现了高效的语义搜索。