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。
企业可以上传自己的私域知识数据，AnalyticDB PostgreSQL对数据进行向量化。当用户在智能问答系统发起提问后，在AnalyticDB PostgreSQL中检索相关数据，并调用DashScope提供的通义千问大语言模型，以自然语言形式生成准确且连贯的回答。解决问题：知识局限性传统模型的知识是基于训练数据集的。对于训练数据集中没有的信息...