基于Qwen3大模型和openGauss向量数据库为核心的RAG知识库搭建并测试

在当今数字化和智能化的时代，大语言模型（LLM）的应用正以前所未有的速度改变着各个领域的工作方式和用户体验。Dify 作为一个开源的大语言模型应用开发平台，为开发者们提供了便捷且强大的工具，助力构建从基础智能体到复杂人工智能工作流程的各类大语言模型应用。其核心优势在于集成了检索增强（RAG）引擎，通过对海量数据的智能检索与分析，能够精准地为大语言模型提供相关信息，极大地提升模型输出的准确性和相关性

摘要： 本文介绍了openGauss数据库客户端工具gsql的基本使用方法。主要内容包括：1) 使用gsql连接数据库的参数说明与示例；2) 查看数据库版本和版权信息的命令；3) 常用元命令的功能演示，如\l显示数据库、\dt显示表、\d查看表结构等；4) gsql的事务处理功能，包括自动提交和手动提交模式的设置与测试。文章通过具体命令示例展示了gsql的各种功能特性，如Tab键自动补全、历史记录

本文介绍了openGauss数据库的日常维护操作技术，包括检查数据库运行状态、锁信息、统计事件数据、版本日志信息、应用连接数以及例行维护表等关键操作。通过系统命令和SQL查询可监控实例状态、锁等待情况、会话内存使用、表统计信息等，确保数据库稳定运行。文章还提供了VACUUM、ANALYZE等维护命令的使用方法，帮助管理员及时发现并解决性能问题，保持数据库高效运作。这些技术对数据库管理员具有重要参考

本文依托 Spring Boot 框架的开发优势，深度集成 openGauss DataVec 向量数据库，通过数据向量化处理技术，实现数据的结构化存储与毫秒级检索能力；针对 RAG 系统中语言模型的输入优化需求，构建适配业务场景的提示词模板，并调用 Ollama 服务提供的 embedding 和 chat 服务，前者完成文本特征提取与向量转换，后者基于大语言模型实现对话生成。

详见[容器镜像安装](https://docs.opengauss.org/zh/docs/latest-lite/docs/InstallationGuide/%E5%AE%B9%E5%99%A8%E9%95%9C%E5%83%8F%E5%AE%89%E8%A3%85.html)。

通过本文的实践，我们不仅成功构建了一个基于openEuler Intelligence和openGauss的专有领域智能问答系统，更验证了RAG技术在解决传统搜索局限性方面的强大潜力。

摘要：本文针对GaussDB数据库常见的性能瓶颈与锁等待问题，提供了一套实用的排查SQL和实战案例。内容包括TOP SQL耗时分析、会话等锁与持锁排查、长事务定位、常规锁/LWLock分析以及子查询性能问题识别。通过具体的SQL查询示例，可快速定位平均耗时高、调用频繁的SQL，识别阻塞会话和锁类型，发现长事务导致的锁问题，并分析轻量级锁竞争情况。文中还提供了子查询性能优化建议，为生产环境中的数据库

gs_probackup是对物理备份工具gs_basebackup的增强版本，主要提供以下功能特性：支持PTRACK增量备份和页级恢复、增量备份合并、自动数据有效性检测、数据库checksum校验、灵活的备份保留策略、多线程并行操作、远程备份支持（SSH方式）、从备库备份避免主库负载等。使用前需配置enable_cbm_tracking参数并开启归档。备份流程包括初始化备份目录、添加备份实例、执行

面向鲲鹏的创新架构华为的鲲鹏920处理器以及后续的处理器系列，与传统的英特尔 x86处理器相比，存在以下3方面的不同:具有更多计算核心，使得可以并行运行的算力大幅增加。具有更加显著的 NUMA 特性，将导致并行处理线程间同步代价的提高。处理器内部、跨处理器之间的核间通信能力(鲲鹏处理器提供 POE，Packet OrderEnforcement能力，实现核间通信消息包的保序能力)，可以提升先前通过