以2022年GPT3.5發(fā)布為節(jié)點(diǎn)，AGI技術(shù)開(kāi)始了一路狂奔，各種充滿想象力的技術(shù)概念和實(shí)現(xiàn)方案不斷涌現(xiàn)，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）成為了現(xiàn)有大模型生態(tài)中極為關(guān)鍵的一項(xiàng)技術(shù)。
通過(guò)將預(yù)先訓(xùn)練的 LLM 與可隨時(shí)獲取的信息檢索系統(tǒng)相結(jié)合，RAG能夠提供更精確和上下文相關(guān)的響應(yīng)，使得 LLM 或基礎(chǔ)模型能夠根據(jù)盡可能避免幻覺(jué)從而生成更符合預(yù)期的內(nèi)容。
在整個(gè)RAG系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫(kù)扮演著重要角色，無(wú)論是用來(lái)承載原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)還是承載向量化功能的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，其性能與運(yùn)維情況直接決定了RAG系統(tǒng)的效率。
對(duì)于企業(yè)而言，如果想要實(shí)現(xiàn)本地化的RAG系統(tǒng)構(gòu)建，并在此基礎(chǔ)上滿足更多的業(yè)務(wù)需求。數(shù)據(jù)庫(kù)管理是必須要走好的第一步?；贙ubernetes云原生技術(shù)打造的沃趣QFusion數(shù)據(jù)庫(kù)私有云RDS，可以幫助用戶輕松高效的完成集群部署、備份、擴(kuò)容等工作，為企業(yè)RAG系統(tǒng)提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
高可用等特性缺失，業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)巨大
目前企業(yè)在部署RAG系統(tǒng)時(shí)，往往會(huì)將Ragflow或者Dify這類開(kāi)源成熟的項(xiàng)目作為第一選擇。但便利性的背后是高可用、集群化等企業(yè)級(jí)特性的缺失。
以Dify為例，其在本地部署時(shí)，默認(rèn)使用的是「build in」模式的Weaviate，用戶需要手動(dòng)配置相關(guān)參數(shù)，且可配置參數(shù)也相對(duì)較少。
在Dify中配置向量數(shù)據(jù)庫(kù)
用戶雖然可以選擇調(diào)整更換不同的數(shù)據(jù)庫(kù)，但仍然挑戰(zhàn)重重：
RAG系統(tǒng)本身不提供數(shù)據(jù)庫(kù)的部署和管理能力，企業(yè)需要自行解決數(shù)據(jù)庫(kù)的高可用、備份恢復(fù)等問(wèn)題。
當(dāng)企業(yè)需要同時(shí)使用多種數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)（如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)嵌入向量），無(wú)法通過(guò)單一平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一管理。
隨著知識(shí)庫(kù)規(guī)模擴(kuò)大，向量檢索性能可能下降，但RAG系統(tǒng)不提供數(shù)據(jù)庫(kù)層面的性能監(jiān)控和資源擴(kuò)展能力。
相比之下，QFusion提供了全面的數(shù)據(jù)安全與高可用性保障：
全鏈路備份：支持物理備份（如塊級(jí)增量備份）與邏輯備份（如Schema導(dǎo)出），冷/熱備份靈活切換，確保向量索引與原始數(shù)據(jù)一致性。
秒級(jí)恢復(fù)與容災(zāi)：基于WAL日志和歸檔模式，實(shí)現(xiàn)PITR（時(shí)間點(diǎn)恢復(fù)），精準(zhǔn)回滾誤操作或數(shù)據(jù)損壞場(chǎng)景；多副本架構(gòu)支持跨區(qū)域容災(zāi)，結(jié)合歸檔日志實(shí)時(shí)同步，RTO（恢復(fù)時(shí)間目標(biāo)）可控制在分鐘級(jí)。
合規(guī)審計(jì)追蹤：備份操作日志與數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)日志聯(lián)動(dòng)，滿足數(shù)據(jù)留存與可追溯性要求。
部署、運(yùn)維流程繁雜
當(dāng)用戶想用將自己的向量數(shù)據(jù)庫(kù)部署到RAG系統(tǒng)中時(shí)，又會(huì)遇到哪些問(wèn)題呢？
以PostgreSQL為例，如果企業(yè)不使用QFusion，部署RAG系統(tǒng)時(shí)，僅數(shù)據(jù)庫(kù)這一單一流程就繁瑣且耗時(shí)。
但在QFusion管控下，企業(yè)可輕松部署pgvector插件，借助pgvector插件，PostgreSQL可成為RAG系統(tǒng)的高效向量存儲(chǔ)引擎，下面是在QFusion管控下的典型應(yīng)用流程：
QFusion顯著簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)庫(kù)的部署、監(jiān)控、優(yōu)化與維護(hù)流程，特別適合需要同時(shí)使用多種數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的RAG系統(tǒng)，同時(shí)為企業(yè)在RAG數(shù)據(jù)庫(kù)管理層面帶來(lái)更多可能：
動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容：分布式架構(gòu)下支持在線擴(kuò)容存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)（如elasticsearch動(dòng)態(tài)分片），存儲(chǔ)容量與計(jì)算資源解耦，按需橫向擴(kuò)展；
混合負(fù)載隔離：通過(guò)讀寫分離和資源組配置，隔離備份任務(wù)與在線查詢的I/O競(jìng)爭(zhēng)，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性；
備份策略自動(dòng)化：內(nèi)置策略引擎支持全量/增量/差異備份周期配置，自動(dòng)清理過(guò)期備份文件，根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載預(yù)測(cè)自動(dòng)觸發(fā)擴(kuò)容或備份任務(wù)；
自服務(wù)能力：企業(yè)用戶可按需創(chuàng)建、管理數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例，無(wú)需依賴人工運(yùn)維，提高數(shù)據(jù)庫(kù)管理效率。
我們可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的demo來(lái)觀察基于PostgreSQL的RAG系統(tǒng)是如何實(shí)現(xiàn)向量化的。我們采用 Ollama 提供的 `nomic-embed-text` 模型，將文本數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入（embedding）處理，并存儲(chǔ)至 PostgresSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中。通過(guò) Python 代碼，我們自動(dòng)化解析 Word 文檔，抽取關(guān)鍵內(nèi)容，轉(zhuǎn)換為向量并存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)處理的高效性和準(zhǔn)確性。
在構(gòu)建本地RAG的過(guò)程中，我們還實(shí)現(xiàn)了基于 PostgresSQL 向量搜索的高效查詢功能。當(dāng)用戶提出問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)會(huì)生成對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義向量，并在數(shù)據(jù)庫(kù)中執(zhí)行相似性搜索，檢索最相關(guān)的內(nèi)容，并以上下文的形式傳遞給本地部署的DeepSeek-R1模型，回答用戶的問(wèn)題。
在進(jìn)行上述demo的搭建后，我們可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題來(lái)實(shí)驗(yàn)下效果，當(dāng)我們輸入「QFusion平臺(tái)有什么特性」后，系統(tǒng)在思考后返回了如下內(nèi)容：
上述demo只是一個(gè)很簡(jiǎn)單的示例，演示如何基于沃趣QFusion實(shí)現(xiàn)用自有向量數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建企業(yè)私有化RAG系統(tǒng)。當(dāng)然，除了PostgreSQL外，企業(yè)還可以選擇其他向量數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)構(gòu)建RAG系統(tǒng)。
QFusion不僅解決了PostgreSQL向量數(shù)據(jù)庫(kù)的管理挑戰(zhàn)，其基于K8s的架構(gòu)同樣適用于管理其他類型的數(shù)據(jù)庫(kù)，包括Elasticsearch、OceanBase、MongoDB等。這種統(tǒng)一管控能力為企業(yè)提供了更大的技術(shù)選擇靈活性。
隨著AGI技術(shù)不斷向前，RAG已經(jīng)成為了越來(lái)越多企業(yè)將業(yè)務(wù)與大模型結(jié)合的利器，在這樣的背景下，底層數(shù)據(jù)庫(kù)的管理與優(yōu)化已成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
沃趣QFusion數(shù)據(jù)庫(kù)私有云RDS作為基于K8s架構(gòu)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)管控平臺(tái)，通過(guò)對(duì)20+數(shù)據(jù)庫(kù)的深度管控能力支持，無(wú)論企業(yè)選擇何種數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)路線，QFusion都能提供一致的自服務(wù)能力、彈性擴(kuò)展和高可用保障，幫助企業(yè)快速構(gòu)建高性能、可靠的大模型數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)設(shè)施。
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