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基于RAG(检索生成技术) 构建知识驱动型AI智能体

知识驱动型AI应用场景 在企业级AI智能体应用中,知识驱动型场景是一种常见的实施路径。该模式能充分利用大语言模型(LLM)的自然语言处理能力,结合特定领域的知识库,以相对独立的方式构建交互功能,从而为用户提供全新的服务体验。相较于需要深度集成企业核心业务系统或进行大规模流程再造的AI应用,知识驱动型智能体的部署流程通常更为简化,周期相对较短。落地该场景,能够在有限的资源投入下,有效提升企业用户对AI技术实际应用效果的认知与接受度。 核心原理 与知识驱动型场景相对应的是知识驱动型AI智能体。其中,知识库是知识驱动型AI智能体的核心组成部分。需要明确区分,这里的知识库与传统基于全文检索的知识库有着本质区别。我们可以将其类比为数据库管理软件,但存储和查询的对象发生了根本变化:存储的是相对静态的知识,而非像库存水平、银行账户余额、网站用户活动等动态数据。其次,查询方式也从基于精确匹配(如等于、不等于、大于、小于、包含等)转变为基于语义近似性的模糊查询。 举个例子,在传统数据库中,你无法通过关键词"喵喵"检索到包含"猫猫"的记录,因为它们在字面上不匹配。但在知识库中,这种查询成为可能。由于"喵喵...

告别SQL卡顿与混乱!AI如何赋能实时计算?

在当今数据驱动的商业环境中,SQL作为与数据库交互的核心语言,其编写效率和质量直接影响着企业的数据决策速度和系统性能。然而,我们在长期的企业服务实践中发现,数据库开发人员普遍面临以下痛点: SQL性能问题频发:约65%的性能问题源于低效SQL,但开发人员缺乏专业的优化指导 知识传承困难:复杂的业务SQL往往缺乏文档说明,新成员理解成本高 错误诊断耗时:平均每个SQL错误需要45分钟排查,严重影响开发效率 这些痛点导致企业SQL开发效率低下,平均每个开发人员每天要花费2-3小时在SQL相关问题的处理上。 基于以上问题,袋鼠云实时开发平台引入了智能AI,深度集成于企业数据库开发环境,提供从SQL编写、优化到运维的全生命周期智能支持。助力企业开发效率提升40%+、性能问题减少60%、有效缩短新人上手时间。 重点功能介绍 智能优化 平台提供SQL语句性能优化建议,并支持一键替换原SQL。 智能注释 对SQL语句添加注释,方便理解表的作用及SQL的作用。其中注释内容包含:各数据表的业务含义、SQL的总体功能描述、关键操作步骤说明。 智能解释 平台支持解析选中SQL的业务...

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