Al原生数据库与RAG

## AI原生数据库与RAG技术实践总结 ### 概要 本文档探讨了AI原生数据库与RAG（检索增强生成）技术的实践应用，重点分析了RAG面临的挑战及其解决方案，并介绍了基于向量数据库的RAG解决方案。文中还涉及了大语言模型（LLM）对企业信息架构的影响及其应用场景。 --- ### 第一部分：RAG典型挑战与解决方案 #### 五大挑战： 1. **向量召回不准确**：影响结果相关性。 2. **幻觉与胡说八道**：模型生成不真实或无关内容。 3. **数据组织混乱与语义丧失**：数据结构不清晰，难以有效检索。 4. **多样化查询需求**：难以满足复杂的查询要求。 5. **定制化成本高**：个性化需求导致开发和维护成本上升。 #### 相关解决方案： - 数据加工 - 数据库优化 - 文档结构识别 - 文字加工 - 多路召回 - 融合排序 --- ### 第二部分：RAG技术实践 #### Infinity系统架构 文档流程包括： 1. **文档处理**：格式转换、布局解析、内容抽取。 2. **向量化**：将文本转换为向量。 3. **召回与排序**：多路召回、融合排序。 4. **LLM生成**：基于召回结果生成答案。 #### 关键组件： - **向量数据库**：用于高效召回。 - **知识库**：存储结构化数据。 - **重排序**：优化结果排序。 --- ### 第三部分：基于向量数据库的RAG解决方案 - **流程**： 1. **文本切分**：将文档划分为文本块。 2. **向量化**：生成向量并存储到向量数据库。 3. **召回**：通过向量相似度检索相关文本块。 4. **生成**：使用提示词和模板生成最终答案。 - **工作流程**： - 数据库：存储文档和向量。 - 文档结构识别：提取关键信息。 - 文字加工：处理文本内容。 - 引擎：执行召回和排序。 --- ### 第四部分：LLM对企业信息架构的改变 #### 数据源： - APIs - 文档 - 网站 - 日志 - 交易记录 #### 应用场景： - **对话机器人**：提供更智能的交互。 - **搜索**：提升查询准确性。 - **推荐系统**：个性化内容推荐。 - **Copilot**：辅助复杂任务。 #### 数据管理： - **数据库**：存储结构化数据。 - **向量数据库**：存储向量表示。 - **LLM**：处理生成任务。 - **Copilot编排**：协调各组件工作流程。 --- 通过向量数据库和LLM的结合，RAG技术能够有效解决传统数据库在信息检索和生成中的不足，为企业提供更高效、更智能的数据处理和应用能力。