AnalyticDB(ADB)+LLM：构建AIGC时代下企业专属Chatbot
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原文中文，约6400字，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文介绍了ADB-PG作为Chatbot知识数据库的优势，它支持分布式事务、混合负载的数据仓库平台，同时也支持处理多种非结构化和半结构化数据源。ADB-PG的向量检索和融合检索功能于2020年首次在公有云上线，目前已经在人脸识别领域得到了广泛应用。结合大语言模型，Chatbot能够回答相关问题，但如果问题涉及到特定专业领域或新出现的物种概念，则需要结合像ADB-PG这样的一站式数据库来提供更专业更具时效性的回答。
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关键要点
- ADB-PG作为Chatbot知识数据库，支持分布式事务和混合负载的数据仓库平台。
- ADB-PG能够处理多种非结构化和半结构化数据源，具备向量检索和融合检索功能。
- 结合大语言模型，Chatbot可以提供专业和时效性的回答，尤其在特定领域。
- 向量数据库用于存储和检索特征向量，处理非结构化数据。
- 向量数据库与传统数据库的主要区别在于检索效率和精确度的平衡。
- ADB-PG具备高并发处理能力，支持多种数据存储模式，适合AIGC场景。
- 通过向量检索和全文检索，ADB-PG为企业提供一站式解决方案。
- 本地知识问答系统结合大语言模型和向量数据库，提升回答的准确性。
- 后端数据处理流程包括文本提取、切块和embedding生成。
- 前端问答流程包括问题提炼、向量检索和推理求解。
- ADB-PG的向量检索和融合检索功能在人脸识别等领域得到广泛应用。
- ADB-PG支持中文分词和复杂条件的全文检索，提升检索性能。
- Chatbot需要结合大语言模型和ADB-PG数据库，以提供专业的回答。
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