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GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
轻松搭建AI知识问答系统,阿里云PolarDB MCP深度实践
无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能,还是其特有的OLAP分析与AI能力,通过MCP协议向LLM开放接口后,显著降低了用户使用门槛,更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础
PolarDB-PG | PostgreSQL + 阿里云OSS 实现高效低价的海量数据冷热存储分离
数据库里的历史数据越来越多, 占用空间大, 备份慢, 恢复慢, 查询少但是很费钱, 迁移慢 怎么办? 冷热分离方案: - 使用PostgreSQL 或者 PolarDB-PG 存成parquet文件格式, 放到aliyun OSS存储里面. 使用duckdb_fdw对parquet文件进行查询. - duckdb 存储元数据(parquet 映射) 方案特点: - 内网oss不收取网络费用, 只收取存储费用, 非常便宜 - oss分几个档, 可以根据性能需求选择 - parquet为列存储, 一般历史数据的分析需求多,性能不错 - duckdb 支持 parquet下推过滤, 数据过滤性能不错
如何一键本地部署PolarDB for PostgreSQL
《PolarDB for PostgreSQL动手实践》系列第一期,带您体验如何本地一键安装快速部署云原生开源数据库PolarDB for PostgreSQL。
数据库+MCP,0编码自主完成数据洞察
本文介绍了一种全新的数据分析方案,结合PolarDB MySQL版与阿里云百炼,搭配MCP工具实现智能数据库分析应用。该方案解决传统数据分析工具高门槛、低效率的问题,通过零SQL操作和一站式部署,助力企业快速挖掘数据价值。方案具备高性能查询、快响应直连加速、高安全保障及易迁移上云等优势,并详细说明了部署资源、应用配置及验证步骤,帮助用户轻松完成实践体验。
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