建立一个向量数据库的架构需要考虑以下几个方面：
数据模型：确定向量的表示方式，可以使用向量索引结构（如向量空间模型），包括向量的维度、特征等信息。
存储和检索：选择合适的存储方式，可以使用内存存储或者磁盘存储，根据需求选择合适的数据结构来进行高效的向量检索。
索引结构：设计合适的索引结构来提高向量的检索效率，可以使用KD-Tree、LSH（局部敏感哈希）等方法。
查询接口：设计用户友好的查询接口，支持向量的插入、删除、更新、检索等操作，同时考虑查询性能和响应速度。
数据管理：考虑数据的备份与恢复、数据的增量更新、数据的版本控制等数据管理方面的需求。
在建立向量数据库的架构时，需要根据具体的应用场景和需求来进行选择，并不断优化和改进以提高数据库的性能和稳定性。