檢索增強產生
檢索增強產生（RAG）是一種可增強AI模型能力的架構，包括 通義千問 等大語言模型（LLM）。RAG增加了資訊檢索系統，為模型提供相關上下文資料，如特定領域資料或組織內部知識庫，無需重新訓練模型。RAG以高性價比改進LLM輸出，使結果更加相關和準確。
阿里雲向量資料庫可高效儲存、管理和檢索高維向量嵌入資料，是RAG架構資訊檢索系統的理想選擇。
阿里雲向量資料庫
下載白皮書《以向量資料管理驅動產生式AI開發》
雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版
雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版是一款基於開源Greenplum資料庫的線上MPP（大規模平行處理）資料倉儲服務。基於MPP架構，雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版還提供向量資料庫功能，協助您儲存、分析和檢索向量資料。雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版被OpenAI Cookbook列為推薦的向量資料庫之一。
瞭解更多向量資料庫功能 > 瞭解更多雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版 RAG服務 > 瞭解如何使用雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版構建RAG外掛程式 > 瞭解如何在OpenAI Cookbook中使用雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版作為向量資料庫 >
阿里雲檢索分析服務Elasticsearch版
Elasticsearch的成本效益是開源Elasticsearch引擎的兩倍。其強大的工具集可協助您輕鬆構建與大語言模型無縫整合的AI驅動搜尋應用，即使沒有精確的關鍵詞匹配也能實現高效能語義搜尋、複雜問題的全文解答以及個人化推薦。它還為企業級客戶提供強大的存取控制、安全監控和自動更新功能。
下載《Elasticsearch完全指南》白皮書 > 瞭解更多關於Elasticsearch全新AI搜尋解決方案的資訊 >
即時數倉
即時數倉Hologres（即時數倉）是一款相容PostgreSQL的一體化即時資料倉庫引擎，支援PB級資料的線上分析處理（OLAP）和即席分析。即時數倉Hologres與雲原生MaxCompute MaxCompute、Flink、巨量資料開發治理平台 DataWorks深度整合，提供線上線下結合的全棧資料倉儲解決方案。即時數倉Hologres還與PAI深度整合，其內建向量檢索引擎Proxima支援特徵資料的Realtime Compute和即時向量檢索。 瞭解更多"基於Proxima的向量處理" >
OpenSearch
OpenSearch是阿里巴巴自研的大規模分布式搜尋引擎打造的一站式平台。智能OpenSearch OpenSearch Vector Search Edition專為向量情境設計，協助企業構建高效能、低成本、易用且功能強大的多模態向量搜尋服務，支援文本、映像、音頻和視頻等。OpenSearch在海量非結構化資料的向量索引構建和基於向量索引的資料檢索方面表現卓越，同時有效降低成本。 實現基於大語言模型的企業專屬對話搜尋 > 實現電商多模搜尋 > 實現教育多模搜尋 >
使用 百鍊 搭建AI驅動的RAG服務
本教程將逐步指導您使用 阿里雲百鍊、計算巢服務 和 雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版 搭建RAG服務。藉助 百鍊，您可以利用 通義千問 等頂尖產生式AI模型，輕鬆開發、部署和管理AI應用。該方案確保企業資料安全高效處理，增強AI能力，實現流暢的自然語言查詢體驗。
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部落格
使用計算巢服務、PAI-EAS上的大語言模型和雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版快速搭建RAG服務
本篇部落格介紹了如何使用計算巢服務、PAI-EAS上的大語言模型以及雲原生資料倉儲雲原生資料倉儲AnalyticDB PostgreSQL版作為向量資料庫來建立RAG服務。