rag是用向量数据库查到相关的文档，把文档和提问合成一个prompt来提问大模型吗？

Question

rag是用向量数据库查到相关的文档，把文档和提问合成一个prompt来提问大模型吗？
也就是说从逻辑上来说，把向量数据库改成mysql也是可以，就是做个 like查询，查出来的文档，和原来的prompt拼个字符串，变成new_prompt= prompt+”参考文档：“+文档, 然后用new_prompt问大模型吗

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

您的描述是关于使用向量数据库查找相关文档，然后将这些文档与提问结合形成一个新的prompt来询问大模型。从逻辑角度来说，这个过程是可以实现的。不论是使用向量数据库还是其他如MySQL这样的传统数据库，关键都在于检索相关文档并与提问结合。

具体流程可以描述为：

1. 使用数据库（无论是向量数据库还是MySQL）进行文档检索。如果您使用的是向量数据库，那么可能是通过向量相似度匹配来找到相关文档；如果使用MySQL或其他传统数据库，可能会使用关键词搜索或LIKE查询等方式。
2. 从数据库中提取相关文档。
3. 创建一个新的prompt。这个prompt是由原来的提问和找到的相关文档组成的，例如您提到的new_prompt = prompt + "参考文档：" + 文档内容。
4. 使用新的prompt来询问大模型。

理论上，这种方法可以工作。但是实际操作中需要注意一些问题：

1. 文档内容与prompt的融合方式需要谨慎考虑，以确保大模型能够准确理解和处理这种混合输入。
2. 如果文档内容很长或包含复杂信息，可能需要进一步处理（如摘要或结构化）以适应prompt。
3. 大模型对于输入的理解能力是其关键，因此需要确保大模型能够处理这种带有参考文档的输入方式。

至于将向量数据库改为MySQL或其他数据库，主要取决于您的具体需求和数据库的特性。不同的数据库有不同的优势和适用场景，选择哪种数据库取决于您的具体需求和环境。