面对海量数据，人工撰写行业报告耗时耗力。本文系统介绍了基于DWS的RAG构建方法，通过将信息检索与大语言模型结合，实现调研报告的自动化、规模化生产，为决策提供高效支持。
智能速览
RAG技术通过检索与生成结合，有效缓解大模型幻觉问题
DWS集成AI函数与向量存储，为RAG提供一体化数据处理能力
框架核心流程包括文档分块、向量化存储及相似度检索
通过组装检索结果与问题，可引导大模型生成结构化报告
该方案可适配PDF、网页等多源异构文档，降低人工依赖
精华内容
构建高效RAG框架，关键在于数据准备、检索优化与生成控制的精准协同，而DWS为此提供了完整的技术底座。
RAG核心原理
检索增强生成（RAG）的核心思想，是在大语言模型（LLM）生成回答前，先从外部知识库中检索相关信息。
这一机制将检索到的相关文本片段作为上下文注入生成过程，从而有效缓解了LLM知识滞后、产生幻觉以及领域知识不足的问题。
该流程分为检索和生成两个阶段，特别适用于专业问答、长文档摘要和行业报告生成等需要精准事实依据的复杂任务。
DWS技术底座
DWS 9.1.1.200及以上版本集成了关键插件，为构建RAG提供了强大支持。
通过pgai插件，DWS支持库内直接调用LLM和Embedding模型，并提供了文本过滤、总结、情感分析等24个AI Functions，简化了应用开发。
同时，集成的pgvector插件提供了高效的向量存储和近似最近邻搜索（ANN）能力，是实现快速检索的核心。
数据处理流程
数据准备是RAG的基础。原始文本数据源首先被预处理，并切分为语义完整的文本块（chunks）。
每个chunk通过Embedding模型（如openai_embed）转换为高维向量，并持久化存储于DWS的向量表中。案例中，chunk_size设置为1000，可平衡检索精度与上下文完整性。
为提升效率，这一过程可预先处理，避免实时检索时的重复计算开销。
检索与生成
当接收到用户查询时，系统同样将查询文本编码为向量，并在DWS中执行向量相似度计算。
利用向量余弦距离操作符（<=>），可以快速召回与查询语义最相关的Top-K个文本块，案例中K值设为10。
这些检索到的chunks与用户原始查询共同构建成增强型Prompt，再通过openai_chat_complete等函数交由LLM，生成逻辑连贯、内容翔实的报告。
实践效果展示
基于提供的数据库市场相关文档，该框架成功生成了一份结构完整的行业调研报告。
报告不仅涵盖了市场需求、技术热点、未来方向等多个维度，还包含了具体的数据预测和技术分析，格式为Markdown，易于阅读和二次编辑。
这表明该框架能够从分散的长文本中提炼有效信息，并整合成具有商业洞察价值的成品报告，显著提升了内容生产效率。
