使用rds_ai插件实现RAG
RDS PostgreSQL的rds_ai插件集成了阿里云百炼的先进模型，包括千问、通用文本向量和通用文本排序等。本文将介绍如何通过rds_ai插件在数据库内部仅使用SQL的方式实现检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术。
使用PolarDB IMCI向量检索与AI能力构建RAG系统-云原生数据库 PolarDB-阿里云
本文介绍如何基于列存索引（IMCI）的实时分析能力快速搭建知识问答系统（RAG应用）。同时，结合PolarDB for AI归纳生成能力，有效解决大语言模型（LLM）在准确性和实时性方面的局限。通过提升问答场景下回复内容的实时性和准确性，构建出高效、精准且可靠的知识问答系统。
使用PolarDB for AI搭建RAG系统-云原生数据库 PolarDB-阿里云
本文将为您介绍检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的概念，以及如何搭建和使用检索增强生成RAG系统。
基于neo4j数据库和dify大模型框架的rag模型搭建——后续补充
后续补充 今天想起来写报告的时候突然发现项目起不来了，一查才发现原来hugging face一直是被ban的，所以在import 模型之前就要先换源。（昨天梯子发力了我说，这都能跑起来） import os # 在导入 SentenceTransformer 之前设置环境变量 os.environ['HF_ENDPOI...
基于neo4j数据库和dify大模型框架的rag模型搭建
本文主要讲述关于如何从pdf文档中提取数据并用于生成知识图谱，搭建基于知识图谱的rag模型的过程。 （其实就是知识库？有一说一因为根本没上课其实我也不知道我做的是啥，但是大概是符合课设要求的） 前置准备 neo4j数据库 neo4j用于存储从pdf文档中提取的数据。 安装方式有docker或者直接安装两种方式。 可以参考htt...
拒绝等待！阿里云瑶池数据库 x Qwen3，构建增强式RAG
01 引言 日前，阿里巴巴正式发布通义千问Qwen3并登顶全球开源大模型王座，性能全面超越DeepSeek-R1和OpenAI o1，横扫各大基准测试榜单。 此次开源包括两款MoE模型：Qwen3-235B-A22B（2350多亿总参数、 220多亿激活参），以及Qwen3-30B-A3B（300亿总参数、30亿激活参数）；以及六个Dense模型：Qwen3-32B、Qwen3-...
拒绝等待！阿里云瑶池数据库 x Qwen3，构建增强式RAG
01、引言 日前，阿里巴巴正式发布通义千问Qwen3并登顶全球开源大模型王座，性能全面超越DeepSeek-R1和OpenAI o1，横扫各大基准测试榜单。 此次开源包括两款MoE模型：Qwen3-235B-A22B（2350多亿总参数、 220多亿激活参），以及Qwen3-30B-A3B（300亿总参数、30亿激活参数）；以及六个Dense模型：Qwen3-32B、Q...
非“典型”向量数据库AnalyticDB PostgreSQL及RAG服务实践
非“典型”向量数据库AnalyticDB PostgreSQL及RAG服务实践 内容介绍： 一、行业发展 二、AnalyticDB for PostgresQl产品介绍 三、RAG行业探索 四、企业级解决方案设计 五、典型场景案例 ...
基于SQL数据库的RAG的若干疑问
基于本地SQL数据库的RAG一般通过什么形式召回数据？如果是通过Text2SQL然后和数据库交互的形式，如何克服检索效率极低的问题呢？我遇到的问题是：大模型生成的SQL语句，我通过python直接交互，和通过DBeaver进行交互的检索速率都很慢，不确定检索速率这么慢的原因本地数据库文件的大小为1.5GB，Data Base File (.db) 请问各位技术大佬能帮我分析下原因吗？后续如何优化....
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