以知識圖譜為基礎的 RAG
首頁將產品描述為一個以知識圖譜為基礎的 RAG 助理,表示它將結構化知識的檢索與生成式答案結合在一起。
TiDB AI Assistant 是一款聚焦 TiDB 的問答產品,將自己呈現為一個以知識圖譜為基礎的 RAG 系統,並以 TiDB X Vector Storage 與 PyTiDB 建構而成。公開首頁邀請使用者提出有關 TiDB 與相關工作流程的技術問題,而此產品看起來同時透過網頁介面與 API 提供。
網站上的範例聚焦於實用的 TiDB 主題,例如使用 PyTiDB 儲存與查詢向量、使用外鍵、執行向量搜尋、全文搜尋或混合搜尋,以及詢問 TiDB Cloud 的價格比較。API 文件則透過公開聊天、知識庫、嵌入、重排序、評估與知識圖譜檢索等物件,提供更多細節。
首頁將產品描述為一個以知識圖譜為基礎的 RAG 助理,表示它將結構化知識的檢索與生成式答案結合在一起。
此產品以 TiDB X Vector Storage 與 PyTiDB 為基礎,將助理與 TiDB 導向的儲存及 Python 存取模式連結起來。
Swagger UI 公開了聊天、知識庫、文件、區塊、實體、關係、嵌入、重排序與評估任務的端點與物件模型。
API 結構名稱包含向量搜尋、全文搜尋、混合搜尋與知識圖譜檢索,顯示後端支援多種檢索模式。
文件包含 API 金鑰、資料來源、模型與設定等管理導向物件,表示此服務可透過受管理資源進行設定。
提出關於 TiDB 的操作或概念性問題,包括外鍵、雲端定價與功能行為等主題。
透過 PyTiDB 查詢向量,並比較向量搜尋與全文或混合檢索方法。
利用文件、區塊、嵌入與檢索等 API 物件,建構聊天或知識庫工作流程。
使用知識圖譜檢索進行問答,在語意脈絡之外,也重視關係與實體。
在調整檢索品質或助理行為時,檢視 API 中的評估、重排序與模型管理物件。
網站將 TiDB AI Assistant 顯示為可登入的網頁應用程式,並透過 Swagger UI 提供 API 文件。公開頁面除這些入口外,沒有提供更多設定步驟。
首頁將其描述為一個以知識圖譜為基礎的 RAG 助理,建構於 TiDB X Vector Storage 與 PyTiDB 之上;API 文件則公開了與知識庫、向量搜尋、知識圖譜檢索、聊天、嵌入、重排序與評估相關的物件。
渲染後的頁面未顯示定價細節。定價網址回傳 404,因此在已蒐集的來源中沒有公開的定價資訊。
首頁範例聚焦於 TiDB 相關問題,例如使用 PyTiDB 處理向量、外鍵、向量搜尋、全文搜尋、混合搜尋,以及 TiDB Cloud 成本相關問題。
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