戴夫·佩奇：教大型语言模型了解其对PostgreSQL的知识盲区
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。
延伸解读
大型语言模型的知识盲区
大型语言模型（LLM）在训练时只能获取到特定时间点的知识，因此对于PostgreSQL的新版本和小型工具的了解往往不足。pgEdge的知识库系统通过实时搜索最新文档，弥补了这一不足，使得LLM能够提供更准确的答案。
知识库系统的灵活性
pgEdge知识库系统支持多种文档格式，并能够处理来自不同来源的文档。这种灵活性不仅限于官方文档，还可以包括团队内部的知识库和博客文章，确保LLM在回答问题时能够获取到最新和最相关的信息。
版本特定的答案
pgEdge知识库系统的一个重要优势是能够提供版本特定的答案。通过对文档进行分块处理和嵌入，LLM可以在查询时获取与特定产品和版本相关的信息，从而避免了因训练数据过时而导致的错误回答。
Q&A
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。
