本文介绍了如何基于SpringBoot集成openGauss数据库实现RAG(检索增强生成)知识问答系统。文章首先讲解了RAG技术原理，即通过检索私有知识库相关内容来增强大语言模型的回答准确性。然后详细展示了项目实现过程：从环境配置（SpringBoot 3.X、Ollama服务、openGauss数据库）、代码架构（Controller、Service、Repository三层设计），到核心功能

摘要：本文记录了作者参与中科院开源之夏活动，探索使用openGauss向量数据库开发AI应用的过程。文章详细介绍了openGauss数据库的特点及其向量扩展功能，并分享了通过Docker部署openGauss的环境配置经验，包括容器启动、数据库连接设置、新用户创建等关键步骤。作者还展示了使用DBeaver工具连接数据库的方法，为后续实现RAG知识问答系统打下基础。该文档既是项目记录，也是学习笔记，

摘要：本文记录了作者参与中科院开源之夏活动，探索使用openGauss向量数据库开发AI应用的过程。文章详细介绍了openGauss数据库的特点及其向量扩展功能，并分享了通过Docker部署openGauss的环境配置经验，包括容器启动、数据库连接设置、新用户创建等关键步骤。作者还展示了使用DBeaver工具连接数据库的方法，为后续实现RAG知识问答系统打下基础。该文档既是项目记录，也是学习笔记，