Gülçin Yıldırım Jelínek：使用Postgres和pgvector构建RAG应用程序
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原文英文，约3400词，阅读约需13分钟。
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内容提要
本文讨论使用Postgres和pgvector构建RAG（检索增强生成）应用程序。RAG将语言生成模型与检索方法相结合，以提高生成文本的质量。该应用程序的动机是将领域特定知识融入到聊天机器人式应用程序中。RAG应用程序的局限性包括在CPU上运行大型语言模型、固定的令牌限制和扩展挑战。RAG应用程序的流程包括数据处理、嵌入模型、用户查询、检索相关部分、创建组合提示、发送提示到聊天模型和提供答案。本文还提供了创建数据库、导入数据和启动聊天功能的代码示例。
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关键要点
- RAG（检索增强生成）应用程序结合了语言生成模型和检索方法，以提高生成文本的质量。
- RAG应用程序的动机是将领域特定知识融入聊天机器人式应用程序。
- 用户希望能够将不同类型的数据源注入RAG应用程序，并倾向于本地部署以保护数据隐私。
- RAG应用程序的局限性包括在CPU上运行大型语言模型的挑战、固定的令牌限制和扩展困难。
- RAG应用程序的流程包括数据处理、嵌入模型、用户查询、检索相关部分、创建组合提示、发送提示到聊天模型和提供答案。
- 应用程序的架构依赖于Postgres和pgvector来存储向量并构建聊天机器人。
- 创建数据库、导入数据和启动聊天功能是应用程序的三个主要步骤。
- 未来的改进包括开发用户界面、自动化实例设置和处理多个PDF文档的能力。
- 构建仅使用Postgres和pgvector的RAG应用程序是可行的，但完整的AI应用程序需要更多组件。
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