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title: 基于向量检索的AI知识库 - OceanBase Demo
description: 该应用基于 OceanBase 的向量检索技术构建 AI 知识库，通过 RAG 技术结合大语言模型实现智能问答。系统能够精准理解自然语言，提供上下文相关的专业解答，并支持多轮对话交互与文档内容的知识推理，从而打造高效智能的 OceanBase 文档检索平台。该方案显著提升文档使用效率，为用户带来更便捷的知识获取体验。
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[在线体验](https://www.oceanbase.com/demo)[基于向量检索的 AI 知识库](#)

# 基于向量检索的 AI 知识库

文档小助手（AI Workshop 版）

## Demo简介

该应用是基于 OceanBase 数据库的向量检索技术和 RAG（Retrieval Augmented Generation）架构，构建的一个针对 OceanBase 数据库官方文档的 AI 知识库 Demo（本 Demo 为能力演示，文档仅包括 “OceanBase数据库-SQL型-V 4.3.5”；输出答案样式和性能有局限性，完整体验可访问[官网 AI 助手](https://www.oceanbase.com/obi)。  
 系统采用嵌入模型将用户提问转化为向量，这些向量和文档均存储于 OceanBase 数据库中。当您提问时，系统检索相似向量并结合其对应的文档内容，通过大语言模型生成精准回答，支持连续对话。此智能问答应用能够准确理解自然语言提问，提供专业的解答，是一个高效的 OceanBase 文档检索平台的雏形，可以显著提升文档使用效率，为用户带来便捷的知识获取体验。

[![播放按钮](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*ylteT6C_9uwAAAAAAAAAAAAADiGDAQ/original)查看 Demo 讲解视频](https://www.oceanbase.com/video/9002093)

## 技术原理

OceanBase 支持存储和检索向量类型的数据，可通过向量嵌入和检索功能实现基于 RAG 的 AI 知识库应用的搭建。RAG (检索增强生成) 技术是一种将大语言模型与外部知识库结合的方法，通过先检索相关信息再进行生成，从而提高 AI 回答的准确性和可靠性。应用搭建具体原理如下： 向量嵌入：首先将文档内容通过文本嵌入模型编转换为高维向量并存储在 OceanBase 中，当用户提出问题时，该应用会将问题转换为向量； 向量检索：利用 OceanBase 的向量检索能力快速查找相似内容，再将检索到的相关信息作为上下文提供给 大语言模型（LLM）进行回答生成。 咨询详细架构 查看 Demo 实现步骤