本方案利用AnalyticDB PostgreSQL与DashScope灵积模型服务提供的通义千问模型构建Retrieval-Augmented Generation (RAG) 应用，通过检索相关信息并结合上下文生成准确的自然语言回答，增强语言模型处理和理解复杂查询的深度。该应用可广泛应用于智能问答系统、文搜图、内容创作等多种场景。
成本效益高企业无需重新训练整个LLM模型，仅通过优化检索策略和微调生成器，就能有效提高模型在特定场景的回答质量。应用场景问答系统（Q&A）应用于聊天机器人或虚拟助手。从企业私有知识库中检索相关信息并结合生成技术回答用户的问题。搜索优化增强传统关键词搜索，不仅返回相关的文档链接，而且能直接生成内容摘要。写作...