原生 SQL 打造企业专属智能问答应用
内置向量检索和 AI 节点，数据库秒变智能知识检索
依赖独立向量数据库，需额外维护数据同步、版本兼容、集群扩容等问题，增加开发与运维负担。多组件架构导致系统复杂度上升，故障排查困难，数据一致性难以保障。
业务数据存储在生产数据库，向量数据单独存储在向量库，原始文本与向量表征分离存储、双写同步机制复杂。向量数据更新时的延迟同步易造成“答非所问”，难以保证检索准确性与数据一致性。
云数据库内闭环完成向量检索、大模型推理与业务数据管理，通过原生 SQL 调用 AI 节点能力，无需外部向量库与复杂中间件，架构大幅精简，实现高响应速度、低运维成本。
高效安全的知识智能问答，显著提升 RAG 部署效率
统一引擎，极简架构
PolarDB 原生集成向量存储与检索能力，事务处理与向量计算可在同一实例内协同运行。文档解析后直接在数据库中完成向量化与索引构建，无需依赖第三方向量数据库，大幅简化系统架构，减少运维复杂度与故障点。
高性能语义检索
支持高效的向量相似性搜索，可结合结构化字段（如时间、标签、状态等）进行混合过滤，实现“语义 + 属性”联合查询。相比传统 RAG 架构，响应延迟显著降低，满足高频、低时延的智能问答场景需求。
全链路 AI 闭环集成
深度集成 PolarDB for AI 能力，内置大模型推理接口，支持 Prompt 编排、上下文拼接与结果生成。从数据检索到答案输出，全程在数据库生态内闭环完成，避免跨系统数据流转，提升安全性与端到端效率。
云原生弹性降本
基于云原生存算分离架构，计算资源按需弹性伸缩，存储支持热冷数据智能分层。业务高峰期自动扩容保障性能，低峰期自动缩容降低成本，实现高可用与高性价比的统一。
向量检索+大模型推理，云原生数据库一站式方案
本方案基于云原生数据库 PolarDB PostgreSQL，深度集成增强版 pgvector 扩展，兼容 PostgreSQL 生态，支持 HNSW、IVFFlat 等高效向量索引。通过标准 SQL 即可在数据库内闭环完成向量检索与大模型推理，无需外接组件，显著简化 RAG 架构，兼具高性能、免运维与按量付费优势，大幅降低系统复杂度与总拥有成本。
技术方案的广泛应用场景
合规与风控文档查询
金融、医疗等行业面临海量合规文件与风控规则更新，员工需快速准确获取最新政策条款。通过 PolarDB 的文档智能解析与语义检索，系统自动理解用户问题，精准匹配数据库内相关条款与历史案例，实时响应复杂查询，降低合规风险与人工成本。
内部知识助手
企业内部积累大量产品手册、技术文档、项目经验等非结构化知识，传统检索依赖关键词匹配难以应对模糊提问。借助 PolarDB 向量检索与 AI 推理，员工通过自然语言提问，系统智能召回相关文档并生成结构化答案，提升知识复用效率，减少资源浪费。
技术运维支持
IT 运维团队管理数百份操作手册、故障预案与配置规范，传统文档查询效率低下。通过 PolarDB 一体化方案，无需额外向量库，输入问题后，系统自动匹配历史故障案例与最佳实践，并结合实时监控数据生成诊断建议，提升故障响应速度与运维标准化水平。