RAG在PostgreSQL上的实现:使用Azure Container Apps和OpenAI构建智能问答系统
随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业和开发者开始探索如何将AI能力整合到现有的应用系统中。本文将介绍一种基于检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)的方案,通过结合Azure Container Apps、PostgreSQL和OpenAI,实现一个能够智能回答数据库中信息的问答系统。
RAG技术简介
检索增强生成(RAG)是一种结合了检索系统和生成模型的AI技术。它通过从知识库中检索相关信息,然后利用大语言模型生成最终答案,既保证了回答的准确性,又赋予了AI更强的推理和生成能力。在本项目中,RAG的实现主要包含以下几个关键步骤:
- 使用pgvector扩展对PostgreSQL数据库表进行向量化搜索
- 结合全文搜索,通过RRF(Reciprocal Rank Fusion)算法融合搜索结果
- 利用OpenAI的function calling将用户查询转换为SQL过滤条件
- 使用OpenAI的嵌入API将用户查询转换为向量
通过这些技术的结合,系统能够准确理解用户意图,快速检索相关信息,并生成符合上下文的自然语言回答。
系统架构概览
如上图所示,整个系统主要由以下几个部分组成:
- 前端:使用React和FluentUI构建的Web应用界面
- 后端:基于Python和FastAPI开发的API服务
- 数据库:Azure PostgreSQL灵活服务器
- AI服务:Azure OpenAI
整个应用通过Azure Container Apps进行部署和托管,实现了高度的可扩展性和弹性。
核心功能实现
1. 向量化搜索
本项目使用了pgvector扩展来为PostgreSQL添加向量搜索能力。首先需要在数据库中创建表并添加向量字段:
from pgvector.django import VectorField
class Transcript(models.Model):
content = models.TextField()
embedding = VectorField(dimensions=1536) # OpenAI ada-002模型的维度
然后使用OpenAI的Embedding API将文本转换为向量并存储:
import openai
def generate_embedding(text):
response = openai.Embedding.create(
input=text,
model="text-embedding-ada-002"
)
return response['data'][0]['embedding']
transcript = Transcript(content=text)
transcript.embedding = generate_embedding(text)
transcript.save()
2. 混合搜索实现
为了提高搜索的准确性,项目结合了向量搜索和全文搜索:
from django.contrib.postgres.search import SearchVector
def hybrid_search(query, top_k=5):
# 向量搜索
query_vector = generate_embedding(query)
vector_results = Transcript.objects.order_by(models.F('embedding').cosine_distance(query_vector))[:top_k]
# 全文搜索
text_results = Transcript.objects.annotate(
search=SearchVector('content')
).filter(search=query)[:top_k]
# 使用RRF算法融合结果
return combine_results(vector_results, text_results)
3. 查询转换
使用OpenAI的function calling功能,可以将自然语言查询转换为结构化的SQL条件:
import openai
def convert_to_sql(query):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo-0613",
messages=[{"role": "user", "content": query}],
functions=[{
"name": "generate_sql_condition",
"description": "Generate SQL WHERE condition from natural language query",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"condition": {"type": "string", "description": "SQL WHERE condition"}
},
"required": ["condition"]
}
}],
function_call={"name": "generate_sql_condition"}
)
return response.choices[0].function_call.arguments
部署和运维
项目设计为可以通过Azure Developer CLI轻松部署到Azure平台:
- 安装Azure Developer CLI
- 运行
azd init -t rag-postgres-openai-python
初始化项目 - 执行
azd up
进行资源配置和代码部署
系统还集成了Azure Monitor,可以方便地进行应用监控和日志分析。
安全性考虑
项目采用了托管身份(Managed Identity)来进行Azure服务之间的认证,避免了硬编码凭据的安全风险。同时,建议启用GitHub的secret scanning功能,防止敏感信息泄露。
结语
通过结合Azure Container Apps、PostgreSQL和OpenAI,我们实现了一个功能强大的RAG问答系统。这种架构不仅具有良好的可扩展性和弹性,还充分利用了云原生技术的优势。希望本文能为您在构建类似AI增强型应用时提供一些有益的思路和参考。
如果您对项目有任何问题或建议,欢迎在GitHub仓库中提出issue或贡献代码。让我们一起探索AI应用的无限可能!
项目链接:www.dongaigc.com/a/rag-postgresql-azure-container-apps-openai
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标签:RAG,Container,text,Apps,OpenAI,embedding,Azure,query From: https://blog.csdn.net/Nifc666/article/details/141816857