在当今的数据驱动时代，企业和开发者面临着日益复杂的数据处理挑战。随着数据量的爆炸性增长，如何高效地从海量数据中提取有用信息，以及如何提升数据查询的准确性和效率，成为了数据库技术发展的关键课题。在这样的背景下，Retrieval-Augmented Generation（RAG）技术应运而生，它结合了信息检索和自然语言生成的优势，为数据库领域带来了新的解决方案。
RAG 技术就像一个“外挂”，通过结合外部知识库，动态地为 LLMs 提供信息，从而解决了模型训练数据静态和生成信息准确性的问题。向量搜索作为 RAG 的关键组成部分，利用高维数据的向量表示进行高效的相似性搜索，使得相关信息的检索更为精确和快速。
基于 TiDB Vector 的 RAG AI 聊天机器人的探索
RAG是一种结合检索和生成的 AI 模型，它能够根据用户的输入先从向量数据库里检索相关信息，再将检索出来的信息，和问题一起发送给大模型，最终生成连贯、准确的回答。在TiDB Vector 的发布之后，我们也基于 TiDB Vector 开发了一款 RAG（Retrieval-Augmented Generation）AI Convesational Search 的应用。
非常 cool 的一款 TiDB 专属问答应用！点击查看 TiDB AI：https://tidb.ai
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2024.8.30 -2024.9.6