戴夫·佩奇：教大型语言模型了解其对PostgreSQL的知识盲区
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原文英文，约2000词，阅读约需8分钟。
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内容提要
pgEdge的知识库系统通过实时搜索最新文档，解决了大型语言模型对PostgreSQL的训练数据有限的问题，使其能够准确回答关于新产品和功能的问题。该系统支持多种文档格式，灵活性高，确保获取最新相关信息。
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关键要点
- pgEdge的知识库系统通过实时搜索最新文档，解决了大型语言模型对PostgreSQL训练数据有限的问题。
- 大型语言模型的训练数据在训练结束时被冻结，无法获取新发布的PostgreSQL版本和小型公司工具的最新信息。
- pgEdge知识库系统允许LLM在查询时搜索经过策划的最新文档，并将结果纳入回答中。
- Spock是一个开源PostgreSQL扩展，提供异步多主逻辑复制，LLM对其了解有限。
- pgEdge RAG服务器是一个基于Go的API服务器，结合了向量相似性搜索和文本匹配，LLM对其一无所知。
- 知识库通过专用构建工具离线构建，支持多种文档格式，并将结果存储在SQLite数据库中。
- 文档被分块处理，以便进行语义搜索，确保每个块具有足够的上下文。
- 每个块使用多个提供商进行嵌入，便于系统管理员选择适合其环境的嵌入提供商。
- 知识库通过MCP工具暴露给LLM，支持自然语言查询并返回最相似的文档块。
- 知识库与通用RAG系统的区别在于其对产品和版本的理解，能够提供准确的版本特定答案。
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延伸问答
pgEdge的知识库系统如何解决大型语言模型对PostgreSQL知识的盲区？
pgEdge的知识库系统通过实时搜索最新文档，允许大型语言模型在查询时获取最新的PostgreSQL信息，从而解决了训练数据有限的问题。
大型语言模型在训练时面临哪些限制？
大型语言模型的训练数据在训练结束时被冻结，因此无法获取新发布的PostgreSQL版本和小型公司工具的最新信息。
pgEdge RAG服务器的主要功能是什么？
pgEdge RAG服务器是一个基于Go的API服务器，结合了向量相似性搜索和文本匹配，用于增强检索功能。
如何构建pgEdge的知识库？
pgEdge的知识库通过专用构建工具离线处理多种格式的文档，并将结果存储在SQLite数据库中。
知识库如何处理文档以便进行语义搜索？
知识库将文档分块处理，确保每个块具有足够的上下文，并使用多种提供商进行嵌入，以便进行语义搜索。
pgEdge知识库与通用RAG系统有什么区别？
pgEdge知识库更具针对性，理解产品和版本的概念，能够提供准确的版本特定答案，而通用RAG系统则仅基于语义相似性返回结果。
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