何傲_使用 TiDB Vector 构建 RAG AI 应用.pdf

1、使 TiDB Vector 构建 RAG AI 应何傲|神州数码集团语模型（LLMs）的局限性Snapshot Read幻觉Token LimitInfrastructureLLMsApplication通才专才从个简单的示例说起Fine-tuning 效果好准确率 成本周期RAG 综合性价实现简单 准确度稍低0102RRetrievalAAugmentedGGeneration什么是 RAGNaive RAG Workflow：TiDB Serverless With Vectorhttps:/TiDB Serverless With VectorFuturesFutures：标准SQL语法

2、最大支持16000维支持向量运算向量类型转换向量和标量混合使用MetricsMetrics：Euclidean distanceManhattan distanceCosine distanceInner ProductHNSW IndexIntegrationsIntegrations：LangChainLlamaIndexJina AIDify.AIPython SDKTiDB Vector RAG DemoRetrievalTiDB Vector RAG DemoTiDB Vector RAG DemoAugmentedGenerationTiDB Vector RAG Demopyth

3、on tidb_vector_demo.pyQ:TiDB的最新版本是多少？GPT：截至我回答这个问题的时间（2021年11月），TiDB的最新稳定版本是5.2.1，发布于2021年10月22日。但请注意，软件的版本更新非常快，建议去官方网站查看最新版本。-RAG：根据提供的信息，TiDB的最新版本是7.6.0-DMR，发布日期为2024-01-25。python tidb_vector_demo.pyQ:TiDB中资源管控的单位是什么？GPT：TiDB中资源管控的单位是SQL查询。-RAG：TiDB中资源管控的单位是Request Unit(RU)。”了 RAG 就能实现所有的需求吗？But.

4、RAG 存在的那些问题Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System https:/arxiv.org/html/2401.05856更先进的 RAG 应该是什么样Advanced/Modular RAGRAG 2.0Graph RAGPre-Retrieval Query Routing Query ExpansionPost-Retrieval Rerank Summary FusionEnd-to-end Pretraining Fine-tuning FeedbackKnowledgeGraph Relationships Context Accurate Query Understanding Fewer TokensGraph RAGhttps:/tidb.aiQ&A