PingCAP 王琦智：下一代 RAG，tidb.ai 使用知识图谱增强 RAG 能力
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原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用知识图谱增强RAG模型的能力，提高特定领域查询的准确性和回答质量。文章还分享了tidb.ai，一个了解TiDB知识的AI问答机器人，并提供了简单RAG的实现方案。最后，文章强调了Rerank的重要性和知识图谱对RAG模型的助力。
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关键要点
- 随着大语言模型的流行，RAG模型在特定领域查询中面临信息滞后和准确性不足的问题。
- Graph RAG结合知识图谱和信息检索技术，能够增强RAG的能力。
- tidb.ai是一个了解TiDB知识的AI问答机器人，旨在提高技术支持效率。
- 简单RAG的实现方案包括文档切分、向量化、建立向量索引和生成回答。
- RAG技术降低了大模型的幻觉现象，提高了回答质量和准确性。
- Rerank通过重新排序检索到的文档，提高检索的准确性和相关性。
- 知识图谱可以有效解决RAG模型的问题，提升回答质量和准确性。
- 构建知识图谱的步骤包括丰富文档、使用LLM进行知识抽取和存入TiDB Serverless集群。
- 将向量嵌入TiDB中简化了操作，避免了数据同步问题。
- TiDB作为全能型数据库，能够集成多种数据库功能，简化数据架构，提升开发效率。
- 选择技术栈时需根据自身情况，TiDB Serverless适合云平台应用，自部署版本适合高负载需求。
- 数据库是AI发展的基础，只有稳固的数据库才能支撑AI的未来。
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