构建大模型数据库的核心是采用“湖仓+向量+元数据”的统一架构，面向RAG与训练、评估场景提供分层存储与语义检索能力。通过高质量数据治理、混合检索与重排、持续评测与回滚机制，兼顾可靠性、相关性、实时性与成本。按PoC到生产的路线图推进，结合DataOps/MLOps/DevOps融合、缓存与分片优化、合规与审计闭环，企业可稳定落地可扩展、可审计、可迭代的大模型数据平台。

本文提出整理大模型数据库的系统方法：以业务目标与SLA为锚，统一元数据与数据治理，搭建稳定的数据管道完成采集与清洗，为RAG选择合适的嵌入与索引并采用混合检索；通过分片路由、冷热分层与压缩优化性能与成本，建立安全与评测闭环实现可追溯与持续改进；最终以CI/CD与全栈观测保障迭代与稳定。坚持目标驱动、元数据驱动与评测驱动，可在合规前提下显著提升大模型应用的质量与效率。