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產(chǎn)品
數(shù)據(jù)庫私有云RDS基于Kubernetes技術(shù)，提供企業(yè)級數(shù)據(jù)庫RDS服務(wù)
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場景解決方案多業(yè)務(wù)場景覆蓋，企業(yè)放心之選
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以2022年GPT3.5發(fā)布為節(jié)點，AGI技術(shù)開始了一路狂奔，各種充滿想象力的技術(shù)概念和實現(xiàn)方案不斷涌現(xiàn)，RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）成為了現(xiàn)有大模型生態(tài)中極為關(guān)鍵的一項技術(shù)。
通過將預(yù)先訓(xùn)練的 LLM 與可隨時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)盡可能避免幻覺從而生成更符合預(yù)期的內(nèi)容。
在整個RAG系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫扮演著重要角色，無論是用來承載原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫還是承載向量化功能的向量數(shù)據(jù)庫，其性能與運維情況直接決定了RAG系統(tǒng)的效率。
對于企業(yè)而言，如果想要實現(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)庫管理是必須要走好的第一步。基于Kubernetes云原生技術(shù)打造的沃趣QFusion數(shù)據(jù)庫私有云RDS，可以幫助用戶輕松高效的完成集群部署、備份、擴容等工作，為企業(yè)RAG系統(tǒng)提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
目前企業(yè)在部署RAG系統(tǒng)時，往往會將Ragflow或者Dify這類開源成熟的項目作為第一選擇。但便利性的背后是高可用、集群化等企業(yè)級特性的缺失。
以Dify為例，其在本地部署時，默認(rèn)使用的是「build in」模式的Weaviate，用戶需要手動配置相關(guān)參數(shù)，且可配置參數(shù)也相對較少。
在Dify中配置向量數(shù)據(jù)庫
用戶雖然可以選擇調(diào)整更換不同的數(shù)據(jù)庫，但仍然挑戰(zhàn)重重：
RAG系統(tǒng)本身不提供數(shù)據(jù)庫的部署和管理能力，企業(yè)需要自行解決數(shù)據(jù)庫的高可用、備份恢復(fù)等問題。
當(dāng)企業(yè)需要同時使用多種數(shù)據(jù)庫時（如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲元數(shù)據(jù)，向量數(shù)據(jù)庫存儲嵌入向量），無法通過單一平臺進行統(tǒng)一管理。
隨著知識庫規(guī)模擴大，向量檢索性能可能下降，但RAG系統(tǒng)不提供數(shù)據(jù)庫層面的性能監(jiān)控和資源擴展能力。
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。
秒級恢復(fù)與容災(zāi)：基于WAL日志和歸檔模式，實現(xiàn)PITR（時間點恢復(fù)），精準(zhǔn)回滾誤操作或數(shù)據(jù)損壞場景；多副本架構(gòu)支持跨區(qū)域容災(zāi)，結(jié)合歸檔日志實時同步，RTO（恢復(fù)時間目標(biāo)）可控制在分鐘級。
合規(guī)審計追蹤：備份操作日志與數(shù)據(jù)庫審計日志聯(lián)動，滿足數(shù)據(jù)留存與可追溯性要求。
當(dāng)用戶想用將自己的向量數(shù)據(jù)庫部署到RAG系統(tǒng)中時，又會遇到哪些問題呢？
以PostgreSQL為例，如果企業(yè)不使用QFusion，部署RAG系統(tǒng)時，僅數(shù)據(jù)庫這一單一流程就繁瑣且耗時。
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)的高效向量存儲引擎，下面是在QFusion管控下的典型應(yīng)用流程：
QFusion顯著簡化了數(shù)據(jù)庫的部署、監(jiān)控、優(yōu)化與維護流程，特別適合需要同時使用多種數(shù)據(jù)庫技術(shù)的RAG系統(tǒng)，同時為企業(yè)在RAG數(shù)據(jù)庫管理層面帶來更多可能：
動態(tài)擴縮容：分布式架構(gòu)下支持在線擴容存儲節(jié)點（如elasticsearch動態(tài)分片），存儲容量與計算資源解耦，按需橫向擴展；
混合負(fù)載隔離：通過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競爭，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性；
備份策略自動化：內(nèi)置策略引擎支持全量/增量/差異備份周期配置，自動清理過期備份文件，根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載預(yù)測自動觸發(fā)擴容或備份任務(wù)；
自服務(wù)能力：企業(yè)用戶可按需創(chuàng)建、管理數(shù)據(jù)庫實例，無需依賴人工運維，提高數(shù)據(jù)庫管理效率。
我們可以用一個簡單的demo來觀察基于PostgreSQL的RAG系統(tǒng)是如何實現(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)進行嵌入（embedding）處理，并存儲至 PostgresSQL 數(shù)據(jù)庫中。通過 Python 代碼，我們自動化解析 Word 文檔，抽取關(guān)鍵內(nèi)容，轉(zhuǎn)換為向量并存儲，確保數(shù)據(jù)處理的高效性和準(zhǔn)確性。
在構(gòu)建本地RAG的過程中，我們還實現(xiàn)了基于 PostgresSQL 向量搜索的高效查詢功能。當(dāng)用戶提出問題時，系統(tǒng)會生成對應(yīng)的語義向量，并在數(shù)據(jù)庫中執(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，回答用戶的問題。
在進行上述demo的搭建后，我們可以用一個簡單的問題來實驗下效果，當(dāng)我們輸入「QFusion平臺有什么特性」后，系統(tǒng)在思考后返回了如下內(nèi)容：
上述demo只是一個很簡單的示例，演示如何基于沃趣QFusion實現(xiàn)用自有向量數(shù)據(jù)庫構(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)庫來構(gòu)建RAG系統(tǒng)。
QFusion不僅解決了PostgreSQL向量數(shù)據(jù)庫的管理挑戰(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，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)庫的管理與優(yōu)化已成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
沃趣QFusion數(shù)據(jù)庫私有云RDS作為基于K8s架構(gòu)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫管控平臺，通過對20+數(shù)據(jù)庫的深度管控能力支持，無論企業(yè)選擇何種數(shù)據(jù)庫技術(shù)路線，QFusion都能提供一致的自服務(wù)能力、彈性擴展和高可用保障，幫助企業(yè)快速構(gòu)建高性能、可靠的大模型數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)設(shè)施。
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