基于 PolarDB PostgreSQL 版和 LLM 构建企业专属 Chatbot
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原文中文，约8000字，阅读约需19分钟。
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内容提要
本文介绍了如何基于PolarDB PostgreSQL版和大语言模型构建企业专属Chatbot，提高回答的专业性和时效性。PolarDB PostgreSQL版通过PGVector插件实现向量化检索，具有低成本、易用性和可扩展能力。
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关键要点
- 本文介绍了如何基于PolarDB PostgreSQL版和大语言模型构建企业专属Chatbot。
- 大语言模型在处理通用问题方面表现较好，但在垂直专业领域存在知识深度和时效性不足的问题。
- 微调和提示调整是构建专属AI产品的两种常见方法，提示调整成本较低且灵活。
- PolarDB PostgreSQL版通过PGVector插件实现向量化检索，提高问答准确性。
- PolarDB PostgreSQL版具有低成本、易用性和可扩展能力，适合中小型企业。
- 向量数据库用于存储、分析和检索特征向量，支持处理大量非结构化数据。
- 构建ChatBot的流程分为数据准备和问答两个阶段。
- 数据准备阶段包括知识库信息提取、生成embedding和存储embedding信息。
- 问答阶段通过用户提问生成embedding，并从数据库中检索相似文档。
- 阿里云提供云速搭CADT平台模板，帮助用户快速体验专属ChatBot。
- 使用PolarDB PostgreSQL版集群需满足特定条件，如PostgreSQL版本要求。
- 嵌入是将高维数据映射为低维表示的过程，常用于自然语言处理。
- 示例代码展示了如何将知识库内容拆分并存储为向量数据。
- 接入向量数据库后，ChatBot能够提供更专业和相关的回答。
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