GaussDB 智能问答和运维智能体 GaussDB智能问答

GaussDB智能问答

随着数据库产品的功能增强，技术能力的加深，不仅拓展了技术资料的广度和深度，相应地提高了学习成本，也提升了对数据库用户（DBA、开发人员、运维人员）使用数据库的门槛。

GaussDB基于RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）和LLM技术构建的智能知识问答能力，通过整合产品文档、社区资料、使用手册和运维手册等私域资料，运用自然语言处理和知识检索技术，GaussDB智能问答助手能理解并解答用户关于GaussDB的各类问题，帮助用户快速找到解决方案，在安装配置、性能优化、操作使用以及故障排查方面，提供精确有效、交互式的回答。

在技术实现上，RAG框架通过结合传统的信息检索方法与先进的生成模型，在用户提问时，先从私域部署的知识库中检索相关资料，再通过LLM生成流畅、准确的回答。这种设计既结合了LLM的通用性、灵活性以及对用户意图的理解力，又能将知识库作为大模型的“外脑”，解决了LLM存在的幻觉、信息过时、可解释性不足、专业知识缺乏的问题，确保用户获得的信息既准确又符合实际的操作需求。

GaussDB智能问答流程

GaussDB智能问答主要关键特性如下：

文档知识提取

通过NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）技术构建一系列文档处理工具，针对Markdown数据进行分块切分，以实现高效的知识管理。此外，还支持用户文档处理成向量知识以及文本知识。

知识召回

当用户提出问题时，智能问答系统首先会进行向量检索以及文本检索，在向量检索环节，使用一个重排模型对召回的结果进行排序，来确保与用户问题语义最为相关的知识，汇总到大模型后完成总结输出。

数据库领域知识微调

从技术文档、开发文档构建GaussDB专用语料库，并对底座LLM进行SFT微调训练，实现对GaussDB专有名词和场景的知识注入。为了避免训练过程中模型的遗忘，也适量加入通用语料知识进行混合训练微调，可以提高模型在回答数据库专业的准确率。