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企业内部知识分散在 PDF、S3 存储、CSV 表和关系型数据库中。业务人员在这些来源间切换耗时且容易出错。通过EDB Postgres AI 和 GenAI Builder 相结合，可以快速搭建一个可生产化的生成式 AI 助手，将这些数据转为可检索、可推理的知识库并直接部署到日常工作平台（例如 Slack）。下面介绍通过EDB的EDB Postgres AI 平台的构建流程与实现要点。
面临的挑战与目标
多源异构数据：产品目录在 S3 的 PDF，客户评论在 PostgreSQL，其他数据以 CSV 或结构化表格存在。
响应速度与一致性：业务人员需要快速、合规且来源可追溯的答案。
工程效率：团队希望避免从零开始搭建检索管道、向量存储、模型接入和前端集成。
目标：构建一个能够基于语义检索快速响应、并在生产环境可监控、可治理的内部虚拟助理。
解决方案概览
核心思路是把原始数据通过 AI 管道处理成向量化知识库，存入 PostgreSQL（使用 PG Vector 扩展），再通过 GenAI Builder 将这些知识库关联到一个可配置的 AI 助手，最后将助手部署到 Slack 等协作工具中供业务人员使用。
EDB（EnterpriseDB）推出的 EDB Postgres AI 平台（包括云托管版 EDB Postgres AI Cloud 和自托管的 EDB Postgres AI 发行版）把 PostgreSQL 直接升级成了开箱即用的 AI 智能数据库。所有功能——向量存储、文本嵌入、相似度检索、RAG 问答、甚至完整的聊天响应生成——都可以在 EDB Postgres AI 中原生实现，无需额外引入 Pinecone、Weaviate、LangChain 等第三方组件。
本场景用的主要组件
AI Pipeline：负责抽取、清洗、向量化并把向量写入知识库。
知识库（Knowledge Base）：存放文本的向量表示，用于语义检索。
PG Vector：在 PostgreSQL 中管理向量索引与高性能检索。
GenAI Builder：配置助手、规则集和模型选择的 UI 与 orchestration 层。
模型接入：支持本地模型或第三方托管模型（例如 OpenAI、NVIDIA）。
部署目标：如 Slack，直接将助理推送到业务人员的工作环境。
构建步骤简介
1.准备数据源
列出所有数据源：PostgreSQL 表、S3 中的 PDF、CSV 文件等。为每种类型确定抽取策略（PDF 使用 OCR/文本抽取，CSV 和表格直接读取字段）。
2.在 AI Pipeline 中融合数据
使用熟悉的 SQL 或 Pipeline 配置将结构化与非结构化数据融合。示例做法是把每条文档或评论切分成语义片段，标注元信息（来源、日期、产品ID）。
3.生成向量嵌入并写入知识库
选择合适的 embedding 模型，将文本片段转换为向量，并使用 PG Vector 将向量存入 PostgreSQL。知识库即是这些向量与对应原文的映射，支持基于语义的快速检索。
4.在 GenAI Builder 中创建助手并配置规则
在 GenAI Builder 中新建一个 Assistant，关联已生成的知识库、定义行为规则（如响应风格、合规提示、必须引用来源等）。立即可在界面内测试查询，确认回答已基于知识库内容进行 grounding。
5.选择与接入模型
根据隐私和延迟要求选择模型：本地部署模型以满足合规性，云端模型以提高质量与可维护性。GenAI Builder 支持同时配置多种模型。
6.部署到 Slack（或其他前端）
几次点击即可将助手部署到 Slack。业务人员在 Slack 中直接提问，助手会返回基于知识库的摘要答案，并可附带引用或原文片段以供审查。
7.监控、审计与迭代
启用可观测性功能，跟踪查询命中率、模型选择效果、用户反馈与失败案例，用这些数据持续优化数据管道、向量构建与规则集
技术要点与实现建议
统一数据访问在 PostgreSQL 中：把知识库与向量存储放在 PostgreSQL 中可以复用数据库的安全模型、备份策略与运维工具。
使用 PG Vector 来实现高性能的向量索引与相似度检索，减少外部向量数据库的复杂性。
语义分片与元数据：对文档进行语义切片并附带来源元数据，便于回答中提供可审计的证据片段。
规则集与问答约束：在生成回答时注入业务规则（风格、合规性提示、禁用敏感信息外放），并确保回答中包含引用来源以便人工核查。
模型策略：根据延迟、成本、数据敏感性选择本地部署或云端模型。可采用混合策略：敏感查询走本地模型，通用查询走云模型。
观测与反馈循环：记录用户交互、检索命中和 hallucination 事件，作为数据回流用于重训练或调整向量化策略。
业务人员的时间节省
在没有助理前，一位客户经理需要在多系统间手动检索信息，平均耗时 30 分钟以上。通过将产品目录、客户评论和数据库聚合到知识库并部署到 Slack，客户经理在几秒钟内即可获得基于证据的汇总答案，从而显著缩短客户响应时间，提高一致性并降低风险。
下一步建议
把生成式 AI 能力直接构建在 PostgreSQL 之上，结合 PG Vector 和 GenAI Builder，可以把分散数据快速转化为可检索、可治理的知识库，并以最少的工程成本把虚拟助理交付到业务常用的协作工具中。建议的下一步：
列出优先支持的用例和数据源，做小范围 PoC。
在 AI Pipeline 中实现标准化的文本切片与元数据打标。
配置规则集与审计日志，确保合规和可追溯。
通过观测数据持续优化检索和模型策略。
借助 EDB Postgres AI，开发者只需要掌握 SQL 就能完成从文档入库 → 向量检索 → LLM 生成的完整企业级 RAG 链路，整个系统运行在统一的 PostgreSQL 实例中，架构极简、运维成本最低、数据安全最高。
关于公司
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