当前，AIGC正以惊人的速度改变着我们的生活与工作方式，然而，面对这一新兴技术，许多用户不知该从何处入手。别担心，RAG AI 或许就是打开 AIGC 应用大门的关键钥匙。
RAG，即检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），它将高效的数据检索与大型语言模型的强大功能相结合。简单来说，就是先从用户上传的数据中进行“分块”处理，然后将其与向量化后的数据一同存储，为后续的检索奠定基础。当有问题提出时，系统会采用向量搜索技术精准定位相关信息，并将其提供给语言模型，最终生成既准确又有丰富上下文信息的答案。这就像是为人工智能配备了一个强大的知识库，使其回答更加可靠、智能。
那么，RAG可以成为行业 AIGC 应用的代名词吗？这是一个值得探讨的问题。一方面，它确实为 AIGC 在各行业的应用提供了一种有效的解决方案，能够根据行业的特定需求，提供更精准、更贴合实际的内容生成；但另一方面，AIGC 的应用领域广泛，RAG 只是其中的一种方式，不能完全代表所有的 AIGC 应用。
说到向量，它是数学中既有大小又有方向的量。在 RAG 中，向量起着至关重要的作用。通过对数据进行向量化处理，能够将复杂的数据转化为数字化的配置文件，便于系统进行精确的检索和匹配。
可以说，向量是 RAG 实现高效数据检索的基础。那么，RAG 和向量到底有什么关系呢？
目前存在一些不同的观点，有人认为 RAG 包括大模型，也有人认为 RAG 就是向量数据库，但实际上，RAG 与向量是紧密相连、相辅相成的关系。
做好行业 AI 的关键是什么？
这需要综合考虑数据质量、算法优化、模型训练等多个方面。而 RAG 为行业 AI 的发展提供了新的思路和方法，能够更好地利用现有的数据资源，提高 AI 的应用效果。
数据库专家 PingCAP 在这方面也有着积极的布局。从 HATP 到 RAG，PingCAP 的探索从未停止，他们的经验和实践将为行业带来宝贵的借鉴。同时，RAG 对硬件也提出了一定的需求，例如 CXL Memory 等新技术是否会对其产生帮助，也是值得关注的问题。
11月22日，DOIT “百易存储研究院” 特邀 PingCAP 副总裁刘松以及 PingCAP 首席讲师董菲做客直播间，与您聊聊有关 AI 应用相关热点话题，敬请期待！
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