大多数RAG系统仅适用于静态文档搜索，无法处理多代理同时写入，导致内存不一致和错误答案。PostgreSQL通过事务性内存管理解决了这些问题，确保数据一致性和可追溯性，适合动态知识更新。
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）的方法，能够快速从企业级数据中提取信息并提供实时响应。研究表明，该系统在多个领域的用户查询中实现了超过90%的置信分数。未来研究将关注数据溯源和动态知识更新等挑战，强调RAG模型在信息存储和检索中的重要性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
