云数据库 PostgreSQL 版助力企业智能问答系统实现向量化存储检索！

2023-04-05 06:52:18

利用火山引擎云数据库 PostgreSQL 版和 LLM 打造智能交互式问答系统

利用 AI 的力量解锁知识的宝库

在当今快节奏的信息时代，快速、准确地访问知识至关重要。想象一下一种交互式问答系统，它能理解你的问题，并在海量的知识库中迅速找到你需要的答案。这不再是梦想，云数据库 PostgreSQL 版和强大的大语言模型 (LLM) 携手实现了这一梦想。

云数据库 PostgreSQL 版：向量化存储检索技术的先驱

云数据库 PostgreSQL 版是企业级数据库的佼佼者，以其卓越的性能和可扩展性著称。它的向量化存储检索技术打破了传统数据库的界限，使我们能够轻松应对复杂的语义搜索和人工智能任务。

向量化存储检索：更快、更准确的检索

云数据库 PostgreSQL 版使用创新向量化存储检索技术，将数据存储为稠密向量，大幅提升数据检索效率。这种技术通过计算查询向量与存储向量的相似度来快速找到最相关的答案。这种方法不仅高效，而且能够处理高维数据，非常适合语义搜索和人工智能应用。

大语言模型：理解人类语言的引擎

大语言模型是自然语言处理领域的先驱，能够理解人类语言的细微差别，并生成流畅自然的文本。将云数据库 PostgreSQL 版与 LLM 相结合，我们获得了构建真正理解用户意图的智能问答系统的强大工具。

构建企业智能交互式问答系统

将云数据库 PostgreSQL 版的向量化存储检索技术与 LLM 的强大功能相结合，我们可以构建企业智能交互式问答系统：

将知识库数据导入云数据库 PostgreSQL 版 ，并使用向量化存储检索技术进行索引。
使用 LLM 理解用户问题 ，并将问题转换为查询向量。
使用云数据库 PostgreSQL 版的相似度计算函数 计算查询向量与存储向量的相似度。
返回最相关的答案 ，满足用户的信息需求。

代码示例

-- 创建向量表
CREATE VECTOR TABLE knowledge_base (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  document TEXT,
  vector VECTOR
);

-- 插入数据
INSERT INTO knowledge_base (document, vector) VALUES
  ('This is a document about AI.',
   GENERATE_VECTOR('This is a document about AI.')),
  ('This is another document about machine learning.',
   GENERATE_VECTOR('This is another document about machine learning.'));

-- 查询向量表
SELECT *
FROM knowledge_base
WHERE VECTOR_SIMILARITY(vector, GENERATE_VECTOR('What is AI?')) > 0.8;