基于DWS构建RAG框架生成行业调研报告
【摘要】 本文将系统介绍如何构建一个以文本检索为核心的RAG框架，用于自动化生成行业调研报告。我们将围绕数据准备、检索优化、生成控制与结果评估等关键环节，探讨如何设计高效稳定的处理流程——包括文档的预处理与索引构建、检索策略的调优、提示工程的设计。
基于DWS构建RAG框架生成行业调研报告
1. 前言
- 适用版本：【DWS 9.1.1.200（及以上）】
在信息爆炸的时代，行业调研报告的生成正面临数据规模庞大、信息碎片化、人工处理效率低等多重挑战。检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）作为一种新兴技术范式，通过融合信息检索与大语言模型（LLM）的能力，为自动化生成高质量行业报告提供了可行路径：先从海量文档中精准召回相关内容，再由LLM整合生成逻辑连贯、内容翔实的文本，从而在保证专业性的同时显著提升产出效率与准确性。
本文将系统介绍如何构建一个以文本检索为核心的RAG框架，用于自动化生成行业调研报告。我们将围绕数据准备、检索优化、生成控制与结果评估等关键环节，探讨如何设计高效稳定的处理流程——包括文档的预处理与索引构建、检索策略的调优、提示工程的设计。通过该框架，组织可降低对人工经验的依赖，实现调研报告的快速迭代与规模化生产，为战略研判与业务决策提供及时、可靠的信息支撑。
2. DWS AI Function和向量化计算
DWS 9.1.1.200集成pgai插件支持库内调用LLM和Embedding模型的能力，并且提供文本过滤（textfilter）、文本总结（summarize）、情感分析（sentiment）等24个AI Functions。同时，集成pgvector插件提供向量存储和快速检索能力。
3. 基于DWS构建的RAG架构
Naive RAG
Naive RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架的核心思想是：在大语言模型（LLM）生成文本前，先通过检索模块从外部知识库中获取与任务高度相关的信息，并将其作为上下文注入生成过程。这一机制有效缓解了LLM幻觉、知识滞后和领域适配性弱等问题，特别适用于需依赖特定领域知识的复杂任务，如专业问答、长文档摘要、行业调研报告生成等。
- 检索阶段（Retrieval）：根据用户输入的问题或提示，从预构建的知识库中检索出若干相关文本片段（如段落或文档块）；
- 生成阶段（Generation）：将检索结果与原始查询组合为结构化提示（Prompt），交由LLM生成最终输出，确保回答内容有据可依、逻辑严谨。
在系统初始化阶段，原始文本数据源（Data Sources）会被预处理并切分为语义完整的文本块（chunks）；每个chunk经Embedding模型转换为高维向量后，持久化存储于向量数据库（如DWS支持向量存储和计算能力）。
当接收到用户查询时，系统同步将查询文本编码为向量，并在DWS中执行近似最近邻搜索（ANN），召回语义最相关的Top-K文本块。这些检索结果与用户原始查询共同构成增强型Prompt，输入LLM以生成准确、可溯源的响应。
4. 案例
4.1 案例介绍
一篇调研报告的生成，往往需要从众多的长文本语料中提取与调研报告相关性最高的内容，然后通过整合相关内容以获取一篇合格的调研报告。本案例将介绍如何在DWS中通过对众多的长文本语料分析生成一篇调研报告。
4.2 存储表介绍
长文本语料表
CREATE TABLE documents(id SERIAL PRIMARY KEY, topic text, content text);
documents表中每一行代表一个长文本语料，id作为主键区分行，topic记录长文本语料的主题，content记录长文本语料的所有内容。
长文本向量化表
CREATE TABLE chunk_text(id SERIAL PRIMARY KEY, chunk text, embedding vector);
CREATE INDEX ON chunk_text USING hnsw(embedding vector_cosine_ops);
chunk_text表中记录的是所有长文本分块后的内容，chunk记录分块后的文本内容，embedding记录分块后的文本其向量化后的内容。
调研报告结果表
CREATE TABLE reports(id SERIAL PRIMARY KEY, content text);
reports表每一行代表一篇调研报告，content中存储一篇调研报告的文本内容。
4.3 模型api准备
- 设置base-url和api-key
SELECT ai.dws_pgai_encrypt_info('baseurl', 'apikey');
- 设置期望函数所使用的api服务中的模型名称，本案例中使用且需要api服务的函数有：openai_embed、openai_chat_complete、rank；模型名称根据api服务提供的模型名称确定，openai_embed使用文本Embedding模型，openai_chat_complete和rank使用常规的LLM。
SELECT ai.set_func_model('函数名称', '模型名称');
4.4 RAG基本操作流程
- 将所有的长文本语料通过以下方式导入到documents表中。
INSERT INTO documents(topic, content) VALUES ('主题内容', '长文本语料内容');
- 将长文本语料做chunk切分并且存入chunk_text表中。chunk_text_recursively（chunk_size设置为1000，可根据需要修改）返回的是一个text[]，需要使用unnest将text[]转换成多行
WITH chunks AS (
SELECT unnest(ai.chunk_text_recursively('长文本语料', 1000)) AS chunk
)
INSERT INTO
chunk_text (chunk)
SELECT
chunk
FROM
chunks;
- 将chunk_text表中的chunk转换成向量存储在embedding列中。
UPDATE
chunk_text
SET
embedding = ai.openai_embed(chunk)::VECTOR;
- 将用户问题转换成向量并且与chunk_text表中的向量化chunk进行近似比较，返回相似度最高的10个chunk。
WITH query_embedding AS (
SELECT ai.openai_embed('用户问题')::VECTOR AS embedding
)
SELECT
ct.id,
ct.chunk,
(ct.embedding <=> qe.embedding) AS similarity
FROM
chunk_text ct, query_embedding qe
ORDER BY
similarity
LIMIT 10;
- 用chunk和用户问题组装prompt，与LLM交互获取调研报告内容并且存入reports表中。
WITH report AS (
SELECT ai.openai_chat_complete(
jsonb_build_array(
jsonb_build_object(
'role', 'system',
'content', '请基于我给你的问题和文本内容生成一份调研报告'
),
jsonb_build_object(
'role', 'user',
'content', '用户问题' || 'chunk_text表中被选中的多个chunk属性值\n'
)
)
) AS report_content
)
INSERT INTO
reports (content)
SELECT
report_content
FROM
report;
4.5 完整示例
假设所有的长文本语料都已导入到documents表中，示例数据如下。
INSERT INTO documents(topic, content) VALUES ('数据库市场需求', '随着数字化转型的加速，全球数据库市场需求不断攀升。企业在数据驱动决策、提升效率和创新方面的需求推动了数据库技术的广泛应用。从传统的关系型数据库（RDBMS）到新兴的非关系型数据库（NoSQL），不同类型的数据库在各种行业中得到了应用，尤其是在金融、电商、医疗和物联网领域。尤其是大数据分析的普及，使得企业需要处理海量数据，并快速从中提取有价值的信息，这推动了对分布式数据库和高性能数据库的需求增长。此外，云计算的普及也是推动数据库市场需求的一个重要因素。越来越多的企业选择将数据库迁移到云端，利用云数据库的弹性和可扩展性来支持其快速发展的业务需求。根据市场研究公司Gartner的数据，2023年全球云数据库市场将达到约60亿美元，预计未来几年将继续增长。尤其是在企业对快速数据访问和分析的需求日益增加的背景下，数据库技术的角色变得愈发重要。从数据安全的角度来看，随着数据泄露事件的频发，数据库安全性已成为企业不可忽视的议题。越来越多的企业开始重视数据加密、身份验证、访问控制等安全功能，这对数据库厂商提出了更高的技术要求。企业不仅希望从数据库中获得高效的数据处理能力，还要求其具备强大的安全保护能力。');
INSERT INTO documents(topic, content) VALUES ('数据库技术热点', '近年来，数据库技术持续创新，出现了一些显著的技术热点。首先，分布式数据库逐渐成为技术发展的主流。随着云计算、大数据以及人工智能的不断发展，传统的单机数据库难以满足处理海量数据的需求。分布式数据库通过将数据存储和计算任务分配到多个节点，提供了更高的可扩展性和容错能力。像 Google Spanner 和 CockroachDB 等数据库产品正逐步成为企业解决大规模数据存储和高可用性的首选方案。其次，多模态数据库和图数据库正在引领数据库技术的另一个热点。多模态数据库能够支持不同的数据模型（如文档型、关系型、图形、列存储等），使得企业能够在同一个平台上处理各种类型的数据。图数据库，尤其是 Neo4j 和 Amazon Neptune 等产品，因其在社交网络、推荐系统和路径分析等领域的强大优势而受到越来越多企业的关注。另外，随着 人工智能（AI） 和 机器学习（ML） 的发展，智能数据库成为了一个新兴趋势。智能数据库通过集成AI功能，能够自动化数据处理过程，包括自动索引优化、查询优化、异常检测等。这不仅提高了数据库的效率，还帮助用户降低了维护成本。Serverless 和 无服务器数据库也是当前的热点技术之一，特别是在云数据库领域。这种架构使得用户只需为使用的计算资源付费，而无需管理和维护数据库实例。无服务器架构简化了数据库管理，特别适合短期、大量负载波动的应用场景。');
INSERT INTO documents(topic, content) VALUES ('数据库未来方向', '未来，数据库行业将朝着更高效、更智能、更安全的方向发展。一方面，随着数据量的剧增，自动化和智能化将成为未来数据库技术发展的重要方向。AI和ML的集成将使得数据库能够自主学习、优化自身的性能，例如通过预测查询负载、自动调整索引等方式来提升整体效率。数据库的自动化管理也将大大减轻开发人员和运维人员的负担，提升企业的生产力。云数据库的进一步普及和无服务器架构的推广也是未来的关键发展趋势。随着更多企业采用混合云和多云架构，云数据库的弹性、扩展性和成本效益将成为企业选择云数据库的主要动力。云数据库不仅能够支持高效的数据存储，还能够为企业提供高可用性、容错性和灾难恢复能力。此外，随着 数据隐私保护 和 合规性要求 的不断提高，数据库厂商将不断增强数据加密、访问控制和审计等功能。区块链技术也有望在数据库领域得到应用，通过去中心化的方式提升数据安全性和透明度，尤其是在涉及敏感数据和财务数据的场景中。边缘计算的兴起也将影响数据库技术的发展。未来的数据库不仅仅会在数据中心中运行，还将能够在网络边缘设备上运行，支持实时数据处理和低延迟的应用场景，特别是在物联网（IoT）和智能设备领域，数据库将具备更强的边缘计算能力。');
INSERT INTO documents(topic, content) VALUES ('数据库营收状态', '近年来，数据库市场的营收状态整体呈现出稳定增长的态势。根据IDC和Gartner的数据显示，2022年全球数据库市场的整体规模达到了近500亿美元。随着数字化转型的推进，企业对数据库的需求不断增长，预计未来几年这一市场将继续扩展。云数据库的普及尤其推动了市场的增长，许多大型云服务提供商（如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud）的云数据库产品不断取得市场份额，成为营收增长的重要来源。其中，**数据库即服务（DBaaS）**作为云计算的一个重要分支，正在成为最具增长潜力的市场之一。DBaaS能够为企业提供即插即用的数据库服务，减少了企业在硬件、软件、运维等方面的投入。因此，DBaaS已成为一些数据库厂商（如 MongoDB、Snowflake）的主要营收来源。在传统数据库厂商中，如 Oracle 和 Microsoft SQL Server，尽管其依然在全球市场占据领先地位，但其增长速度相对放缓。为了应对云数据库的挑战，这些传统厂商也在逐步将其数据库产品转向云端，提供混合云数据库和云数据库服务。特别是 Oracle Autonomous Database 和 SQL Server on Azure 等服务，帮助它们在云市场中获得了新的增长点。此外，随着更多企业将数据存储和计算需求迁移到云端，NoSQL 数据库和 NewSQL 数据库的兴起为市场提供了新的增长动力。随着大数据和人工智能应用场景的增加，这些数据库产品的市场需求也在不断扩大，进一步推动了数据库行业的营收增长。');
- 创建所需扩展。
CREATE EXTENSION ai;
CREATE EXTENSION pgvector;
- 为了提高匹配的效率，避免对所有的长文本都进行匹配，可以首先用rank函数将documents表中的topic与用户问题先进行一次粗略的相关性匹配，返回相关性最高的5个长文本语料逐个利用函数chunk_text_recursively划分chunk，存入chunk_text表中。
此外，对于持久化存储的长文本语料可以预先在存入数据库时就使用函数处理chunk的划分和向量化过程，这样在后续检索过程中可以省去向量化过程的开销，更快地完成检索和生成任务。
WITH topics AS (
SELECT array_agg(topic) AS topics_array
FROM documents
),
rank_result AS (
SELECT
ai.rank('请生成一份2020年到2025年数据库行业的发展情况的调研报告，重点涵盖市场需求、技术热点和未来方向三个方面', topics_array) AS result
FROM topics
),
rank_score AS (
SELECT
(jsonb_each_text(result)).key AS content,
(jsonb_each_text(result)).value AS score
FROM
rank_result
),
related_documents AS (
SELECT
content,
score
FROM
rank_score
ORDER BY score DESC
LIMIT 5
)
INSERT INTO
chunk_text (chunk)
SELECT
unnest(ai.chunk_text_recursively(rd.content, 300)) AS chunk
FROM
related_documents rd;
- 完成chunk_text中的chunk转化为向量。
UPDATE
chunk_text
SET
embedding = ai.openai_embed(chunk)::VECTOR;
- 选取相关性高的chunks组装prompt，生成最终的调研报告。
WITH query_embedding AS (
SELECT ai.openai_embed('请生成一份2020年到2025年数据库行业的发展情况的调研报告，重点涵盖市场需求、技术热点和未来方向三个方面')::VECTOR AS embedding
),
similarity_chunks AS (
SELECT
ct.id,
ct.chunk,
(ct.embedding <=> qe.embedding) AS similarity
FROM
chunk_text ct, query_embedding qe
ORDER BY
similarity
LIMIT 10
),
chunks AS (
SELECT
string_agg(chunk, ' ') AS concatenated_chunks
FROM
similarity_chunks
),
report AS (
SELECT ai.openai_chat_complete(
jsonb_build_array(
jsonb_build_object(
'role', 'system',
'content', '请基于我给你的问题和文本内容生成一份调研报告'
),
jsonb_build_object(
'role', 'user',
'content', '请生成一份2020年到2025年数据库行业的发展情况的调研报告，重点涵盖市场需求、技术热点和未来方向三个方面 ' || concatenated_chunks
)
)
) AS report_content
FROM
chunks
)
INSERT INTO
reports (content)
SELECT
report_content
FROM
report;
示例结果展示
示例的结果是将markdown格式以纯文本的形态存入reports表中，可以直接导出content保存为.md文件。
SELECT * FROM reports;
id | content
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| ### 2020-2025年数据库行业调研报告 +
| **——市场需求、技术热点与未来方向分析** +
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| #### **一、摘要** +
| 本报告基于2020年至2025年数据库行业的市场数据、技术演进及行业趋势，系统分析了市场需求变化、技术热点演进及未来发展方向。核心结论如下： +
| - **市场需求**：全球数据库市场规模从2020年的450亿美元增长至2025年的780亿美元，复合年增长率（CAGR）达15%，主要驱动力来自数字化转型、数据量激增及云原生需求。 +
| - **技术热点**：分布式数据库、多模数据处理、AI与数据库融合成为核心趋势，云原生存储与弹性扩展技术显著提升市场竞争力。 +
| - **未来方向**：边缘计算与数据库协同、量子数据库探索、可持续性设计（如绿色数据库）将成为关键创新领域。 +
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| #### **二、市场需求分析** +
| 1. **市场规模与增长** +
| - **营收状态**： +
| - 2020年全球数据库市场营收约450亿美元，2025年预计突破780亿美元（IDC数据）。 +
| - 云数据库占比从2020年的35%提升至2025年的60%，成为市场增长核心驱动力。 +
| - **区域分布**： +
| - 北美（40%）、亚太（30%）、欧洲（25%）为三大市场，亚太地区增速最快（CAGR 18%），受益于中国、印度数字化转型。 +
| +
| 2. **需求驱动因素** +
| - **数字化转型**：企业对实时数据处理、业务敏捷性需求推动数据库升级，如金融、电商、医疗行业对高可用性数据库的依赖度提升。 +
| - **数据量激增**：全球数据总量从2020年的49ZB增长至2025年的175ZB（Statista），非结构化数据占比超80%，推动多模数据库（如支持文档、图、时空数据）需求。 +
| - **云原生与混合云**：企业从传统本地部署向云迁移，2025年全球云数据库用户渗透率超70%。 +
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| 3. **行业痛点与挑战** +
| - 数据安全与合规（如GDPR）成本上升。 +
| - 传统数据库性能瓶颈难以满足实时分析需求。 +
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| --- +
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| #### **三、技术热点演进** +
| 1. **核心趋势** +
| - **分布式数据库**： +
| - 跨区域数据复制与分布式事务技术成熟，如Google Spanner、阿里云PolarDB-X成为企业级首选。 +
| - 2025年分布式数据库市场份额占比超45%。 +
| - **多模数据处理**： +
| - 综合支持SQL、NoSQL、图数据库、时空数据的多模数据库（如MongoDB 5.0、Amazon Neptune）普及率提升。 +
| - **AI与数据库融合**： +
| - 智能查询优化（如Oracle Autonomous Database）、自动索引调优、异常检测等AI功能成为主流。 +
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| 2. **技术创新案例** +
| - **云原生存储**：基于容器化和微服务架构的数据库（如MySQL on Kubernetes）实现弹性扩展，资源利用率提升30%。 +
| - **实时分析引擎**：Apache Flink与数据库的集成（如DorisDB）支持实时OLAP场景。 +
| - **隐私计算**：同态加密与联邦数据库技术（如Microsoft Azure SQL Database）解决数据共享安全问题。 +
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| 3. **技术挑战** +
| - 复杂查询性能优化与分布式事务一致性难以兼顾。 +
| - 开源与商业数据库竞争加剧，企业面临技术选型困境。 +
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| --- +
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| #### **四、未来方向展望** +
| 1. **边缘计算与数据库协同** +
| - 针对物联网（IoT）场景，边缘数据库（EdgeDB）将实现本地化实时处理，减少云端传输延迟。预计2025年后边缘数据库市场规模年增长超25%。 +
| +
| 2. **量子数据库探索** +
| - 量子计算与数据库的结合（如IBM Quantum Database）将突破经典数据库的计算极限，但短期内仍处于实验阶段。 +
| +
| 3. **可持续性设计** +
| - **绿色数据库**：通过智能资源调度（如动态休眠节点）和低功耗硬件优化，减少数据中心能耗。 +
| - 2025年后，环保法规将推动“碳足迹可追踪数据库”成为行业标准。 +
| +
| 4. **行业垂直化创新** +
| - 医疗、金融、制造等行业的定制化数据库（如医疗影像数据库、金融风控数据库）将成为差异化竞争重点。 +
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| #### **五、结论与建议** +
| 1. **结论** +
| - 数据库行业正从“存储中心”向“智能决策中心”转型，技术与场景的深度融合是核心趋势。 +
| - 企业需关注云原生、分布式架构及AI赋能技术，以应对数据量与复杂性双增长的挑战。 +
| +
| 2. **建议** +
| - **技术投资**：优先布局分布式数据库、多模数据处理及边缘计算相关技术。 +
| - **市场策略**：针对亚太新兴市场及行业垂直场景（如智能制造、智慧城市）制定本地化解决方案。 +
| - **合规与可持续性**：构建符合GDPR、碳中和要求的数据库产品体系。 +
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(1 row)
4.6 Markdown文件导出结果展示
以下为reports表中，content列导出文本数据的Markdown展示。（报告中具体数值在本示例中仅供参考，不代表具体真实结果）
2020-2025年数据库行业调研报告
——市场需求、技术热点与未来方向分析
一、摘要
本报告基于2020年至2025年数据库行业的市场数据、技术演进及行业趋势，系统分析了市场需求变化、技术热点演进及未来发展方向。核心结论如下：
- 市场需求：全球数据库市场规模从2020年的450亿美元增长至2025年的780亿美元，复合年增长率（CAGR）达15%，主要驱动力来自数字化转型、数据量激增及云原生需求。
- 技术热点：分布式数据库、多模数据处理、AI与数据库融合成为核心趋势，云原生存储与弹性扩展技术显著提升市场竞争力。
- 未来方向：边缘计算与数据库协同、量子数据库探索、可持续性设计（如绿色数据库）将成为关键创新领域。
二、市场需求分析
-
市场规模与增长
- 营收状态：
- 2020年全球数据库市场营收约450亿美元，2025年预计突破780亿美元（IDC数据）。
- 云数据库占比从2020年的35%提升至2025年的60%，成为市场增长核心驱动力。
- 区域分布：
- 北美（40%）、亚太（30%）、欧洲（25%）为三大市场，亚太地区增速最快（CAGR 18%），受益于中国、印度数字化转型。
- 营收状态：
-
需求驱动因素
- 数字化转型：企业对实时数据处理、业务敏捷性需求推动数据库升级，如金融、电商、医疗行业对高可用性数据库的依赖度提升。
- 数据量激增：全球数据总量从2020年的49ZB增长至2025年的175ZB（Statista），非结构化数据占比超80%，推动多模数据库（如支持文档、图、时空数据）需求。
- 云原生与混合云：企业从传统本地部署向云迁移，2025年全球云数据库用户渗透率超70%。
-
行业痛点与挑战
- 数据安全与合规（如GDPR）成本上升。
- 传统数据库性能瓶颈难以满足实时分析需求。
三、技术热点演进
-
核心趋势
- 分布式数据库：
- 跨区域数据复制与分布式事务技术成熟，如Google Spanner、阿里云PolarDB-X成为企业级首选。
- 2025年分布式数据库市场份额占比超45%。
- 多模数据处理：
- 综合支持SQL、NoSQL、图数据库、时空数据的多模数据库（如MongoDB 5.0、Amazon Neptune）普及率提升。
- AI与数据库融合：
- 智能查询优化（如Oracle Autonomous Database）、自动索引调优、异常检测等AI功能成为主流。
- 分布式数据库：
-
技术创新案例
- 云原生存储：基于容器化和微服务架构的数据库（如MySQL on Kubernetes）实现弹性扩展，资源利用率提升30%。
- 实时分析引擎：Apache Flink与数据库的集成（如DorisDB）支持实时OLAP场景。
- 隐私计算：同态加密与联邦数据库技术（如Microsoft Azure SQL Database）解决数据共享安全问题。
-
技术挑战
- 复杂查询性能优化与分布式事务一致性难以兼顾。
- 开源与商业数据库竞争加剧，企业面临技术选型困境。
四、未来方向展望
-
边缘计算与数据库协同
- 针对物联网（IoT）场景，边缘数据库（EdgeDB）将实现本地化实时处理，减少云端传输延迟。预计2025年后边缘数据库市场规模年增长超25%。
-
量子数据库探索
- 量子计算与数据库的结合（如IBM Quantum Database）将突破经典数据库的计算极限，但短期内仍处于实验阶段。
-
可持续性设计
- 绿色数据库：通过智能资源调度（如动态休眠节点）和低功耗硬件优化，减少数据中心能耗。
- 2025年后，环保法规将推动“碳足迹可追踪数据库”成为行业标准。
-
行业垂直化创新
- 医疗、金融、制造等行业的定制化数据库（如医疗影像数据库、金融风控数据库）将成为差异化竞争重点。
五、结论与建议
-
结论
- 数据库行业正从“存储中心”向“智能决策中心”转型，技术与场景的深度融合是核心趋势。
- 企业需关注云原生、分布式架构及AI赋能技术，以应对数据量与复杂性双增长的挑战。
-
建议
- 技术投资：优先布局分布式数据库、多模数据处理及边缘计算相关技术。
- 市场策略：针对亚太新兴市场及行业垂直场景（如智能制造、智慧城市）制定本地化解决方案。
- 合规与可持续性：构建符合GDPR、碳中和要求的数据库产品体系。
【声明】本内容来自华为云开发者社区博主，不代表华为云及华为云开发者社区的观点和立场。转载时必须标注文章的来源（华为云社区）、文章链接、文章作者等基本信息，否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容，举报邮箱：
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