向量数据库 LLM 编排 Copilot RAG典型挑战和解决方案  挑战一：向量召回不准确  挑战四：幻觉、胡说八道  挑战五：定制化成本  挑战二：数据组织混乱丧失语义  挑战三：多样化查询需求  数据加工  数据库  文档结构识别  文字加工  多路召回  融合排序 RAG引擎工作流程 文档格式转换 LLM Answer 大模型答案 文档格式解析 跨模态文档预训练模型 弹性模版 抽取引擎 跨模态文档 抽取系统 文档 表格 抽取 系统 规则 引擎 模型 系统 文档内容抽取 文档格式解析 Prompt Template 提示模板 Recall 多路召回 Query 问题 Embedding 向量化 KnowledgeBase 知识库 ANN Parser Vector Index Full Text Index Cross Attentional 基于视觉的文档理解和切分 Documents 基于视觉的文档理解和切分 页眉和页脚 段落划分 文字换行 表格处理 基于视觉的文档理解和切分 文字块 文字拼接 图表对话实例 多路召回 关键词检索 + 向量 BM25 变种 + KNN  行业词典  RRF（Reciprocal Rank Fusion）  Field length normalize  Cross

10 30 ● 问题三：合并阶段，如何减少合并顺串过程中磁盘的读取的顺串数量。 归并排序的三个问题 31 ● 多路归并排序 32 ● 以两路归并排序为例，需要使用4个文件分别作为输入和输出文件来存储顺串， 两路归并排序需要文件中的顺串数呈现均匀的分布 多路归并排序 文件1 文件2 文件3 文件4 32 32 0 0 0 0 16(2) 16(2) 8(4) 8(4) 0

OpenTracing。 proxy-hint-enabled: # 是否允许在 ShardingSphere-Proxy 中使用 Hint。使用 Hint 会将 Proxy 的线程处理模型由 IO 多路复用变更为每个请求一个独立的线程，会降低 Proxy 的吞吐量。 xa-transaction-manager-type: # XA 事务管理器类型。列如：Atomikos，Narayana，Bitronix。 OpenTracing。 proxy-hint-enabled: # 是否允许在 ShardingSphere-Proxy 中使用 Hint。使用 Hint 会将 Proxy 的线程处理模型由 IO 多路复用变更为每个请求一个独立的线程，会降低 Proxy 的吞吐量。 ShardingSphere-4.x 数据源与分片配置项说明 数据分片 schemaName: # 逻辑数据源名称 dataSources:

OpenTracing。 proxy-hint-enabled: # 是否允许在 ShardingSphere-Proxy 中使用 Hint。使用 Hint 会将 Proxy 的线程处理模型由 IO 多路复用变更为每个请求一个独立的线程，会降低 Proxy 的吞吐量。 xa-transaction-manager-type: # XA 事务管理器类型。列如：Atomikos，Narayana，Bitronix。 OpenTracing。 proxy-hint-enabled: # 是否允许在 ShardingSphere-Proxy 中使用 Hint。使用 Hint 会将 Proxy 的线程处理模型由 IO 多路复用变更为每个请求一个独立的线程，会降低 Proxy 的吞吐量。 ShardingSphere-4.x 数据源与分片配置项说明 数据分片 schemaName: # 逻辑数据源名称 dataSources:

OpenTracing。 proxy-hint-enabled: # 是否允许在 ShardingSphere-Proxy 中使用 Hint。使用 Hint 会将 Proxy 的线程处理模型由 IO 多路复用变更为每个请求一个独立的线程，会降低 Proxy 的吞吐量。 xa-transaction-manager-type: # XA 事务管理器类型。列如：Atomikos，Narayana，Bitronix。 OpenTracing。 proxy-hint-enabled: # 是否允许在 ShardingSphere-Proxy 中使用 Hint。使用 Hint 会将 Proxy 的线程处理模型由 IO 多路复用变更为每个请求一个独立的线程，会降低 Proxy 的吞吐量。 ShardingSphere-4.x 数据源与分片配置项说明 数据分片 schemaName: # 逻辑数据源名称 dataSources:

况下 发生变化。如果发现 bug，请在 GitHub 上提 issue 反馈。 4.8.4.1 为向量列添加向量搜索索引 向量搜索索引可显著提高向量搜索查询的性能，通常能提高 10 倍或更多，而召回率仅略有下降。 406 4.8.4.2 确保向量索引已完全构建 当插入大批量向量数据时，可能会有部分数据处于 Delta 层等待后续的持久化，这一部分的数据会在持久化 后才会开始构建向量索引。 • 如果部署目录配置为相对路径，会部署在用户的 Home 目录下。 5.3.8 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。

况下 发生变化。如果发现 bug，请在 GitHub 上提 issue 反馈。 4.8.4.1 为向量列添加向量搜索索引 向量搜索索引可显著提高向量搜索查询的性能，通常能提高 10 倍或更多，而召回率仅略有下降。 410 4.8.4.2 确保向量索引已完全构建 当插入大批量向量数据时，可能会有部分数据处于 Delta 层等待后续的持久化，这一部分的数据会在持久化 后才会开始构建向量索引。 • 如果部署目录配置为相对路径，会部署在用户的 Home 目录下。 5.3.8 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。

• 如果部署目录配置为相对路径，会部署在用户家目录下。 102 4.3.7 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。

Group 副本数量，详见通过拓扑 label 进行副本调度。 96 4.3.7 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。

• 如果部署目录配置为相对路径，会部署在用户家目录下。 110 4.3.7 混合部署拓扑 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内 存也充足，为提高物理机资源利用率，可单机多实例部署，即 TiDB、TiKV 通过 numa 绑核，隔离 CPU 资源。PD 和 Prometheus 混合部署，但两者的数据目录需要使用独立的文件系统。