主要观点总结
本活动基于AnalyticDB for PostgreSQL的高性能RAG引擎与阿里云自主研发的通义千问LLM模型，构建一个高性能的检索增强生成（RAG）应用，实现企业的AI智能客服。该方案旨在解决企业客服问题，提高客户体验，通过上传私域知识库，利用大语言模型理解问题的上下文和意图，生成准确答案。
关键观点总结
关键观点1: 主要技术
利用AnalyticDB for PostgreSQL的RAG引擎和通义千问LLM模型，构建一个高性能的检索增强生成应用，实现AI智能客服。
关键观点2: 方案优势
方案简单易用，只需简单点击即可实现知识检索增强。提供智能客服示例代码，方便快速体验。灵活且安全管理，性价比高。
关键观点3: 方案架构
方案包括专有网络VPC、交换机、云服务器ECS、云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版实例等基础设施和云服务。大模型与RAG技术结合，实现更丰富上下文信息的融合和更准确的答案生成。
关键观点4: 部署与体验
需要完成账号申请、账号充值和授权等部署准备工作。通过一键部署资源编排（ROS），自动化创建和配置资源。体验智能问答，上传私域知识库，提问并查看回答。完成后需清理资源。
关键观点5: 活动与奖品
参与使用AnalyticDB与通义千问搭建AI智能客服的活动，完成任务可得手绘马克杯等奖品。邀请好友完成任务还有机会获得更多奖品。
文章预览
本活动基于AnalyticDB for PostgreSQL的高性能RAG引擎与阿里云自主研发的通义千问LLM模型，构建一个高性能的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）应用，实现企业的AI智能客服，更高效地解决客户问题。 一、引言 基于RAG技术的AI智能客服能够高效地检索企业私域知识库，并利用大语言模型理解问题的上下文和意图，生成准确、贴切的答案。开发者将企业私域知识上传到智能问答系统后，企业业务人员就能通过提问快速获取公司政策、操作流程、专业知识等信息，客户也能快速得到产品知识、售后问题的答案。 本活动基于AnalyticDB for PostgreSQL的高效向量引擎与阿里云自主研发的通义千问LLM模型，构建一个高性能的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）应用，实现企业的AI智能客服，更高效地解决客户问题。 完成动手任务：搭建AI智能客服，即
………………………………
