戴夫·佩奇：构建Ask Ellie：一个由pgEdge驱动的RAG聊天机器人
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
pgEdge推出了AI助手Ellie，利用PostgreSQL和pgEdge工具，结合检索增强生成（RAG）技术，快速提供文档答案。系统通过pgEdge Docloader加载文档，使用Vectorizer生成向量嵌入，RAG服务器负责检索与生成，确保安全性和实时响应，展示了PostgreSQL的强大能力。
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关键要点
- pgEdge推出了AI助手Ellie，帮助用户快速找到pgEdge产品的文档答案。
- Ellie基于PostgreSQL和pgEdge工具构建，展示了PostgreSQL的强大能力。
- Ellie是一个检索增强生成（RAG）聊天机器人，结合传统搜索和大型语言模型。
- 系统架构分为内容摄取、嵌入和分块、检索和生成、前端四个层次。
- 使用pgEdge Docloader将文档加载到PostgreSQL中，支持多种内容来源。
- pgEdge Vectorizer自动生成向量嵌入，支持语义搜索。
- pgEdge RAG服务器负责检索和生成用户查询的响应。
- RAG服务器提供强大的数据访问边界，确保安全性。
- 前端聊天小部件使用原生JavaScript构建，具备多种功能。
- 基础设施通过Ansible playbooks管理，确保自动化部署和配置。
- Ellie的个性化设计使其成为一个友好的数据库专家。
- Ellie展示了PostgreSQL在AI能力方面的潜力，简化了技术栈的复杂性。
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