GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了一种结合知识图谱与大型语言模型（LLM）的GraphRAG系统，利用PolarDB、通义千问及LangChain实现。知识图谱通过结构化信息、语义理解和推理等功能，增强了信息检索与自然语言处理效果。PolarDB具备图引擎与向量检索能力，适配知识图谱存储与查询。通义千问处理自然语言，LangChain则整合模型与应用。实战步骤包括环境准备、数据库配置与数据导入，并通过实例展示了图谱与向量联合检索的优越性，提升了问答系统的准确性和实用性。
PolarDB 与传统数据库的性能对比分析
【8月更文第27天】随着云计算技术的发展，越来越多的企业开始将数据管理和存储迁移到云端。阿里云的 PolarDB 作为一款兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的关系型数据库服务，提供了高性能、高可用和弹性伸缩的能力。本文将从不同角度对比 PolarDB 与本地部署的传统数据库（如 MySQL、PostgreSQL）在性能上的差异。
智答引领｜AnalyticDB与通义千问大模型联手打造社区问答新体验
PolarDB开源社区推出基于云原生数据仓库AnalyticDB和通义千问大模型的“PolarDB知识问答助手”，实现一站式全链路RAG能力，大幅提升查询效率和问答准确率。该系统整合静态和动态知识库，提供高效的数据检索与查询服务，支持多种场景下的精准回答，并持续优化用户体验。欢迎加入钉群体验并提出宝贵意见。
深入解读等保2.0
本文主要介绍等保2.0的由来，等保2.0和1.0的区别，企业过等保的具体流程，手把手教你从等保小白变身等保专家。