主要观点总结
本文介绍了如何使用Apache Pinot将实时数据分析和检索增强生成RAG结合起来。内容包括实时OLAP的兴起、Apache Pinot体系结构、Apache Pinot对AI的支持以及总结分享。重点介绍了Pinot作为一个快速实时分布式OLAP数据库的特点，包括其可插拔架构和对AI的支持，特别是作为向量数据库为AI提供Embedding数据存储以及向量检索的能力。同时，文章还详细解释了实时检索增强生成RAG的必要性以及实现方法。
关键观点总结
关键观点1: 实时OLAP的兴起
数据价值随时间变化，实时数据分析边界拓展，典型的数据分析技术栈包括数据的生成、存储、OLAP分析等。
关键观点2: Apache Pinot体系结构
Pinot是一个支持高可用、高并发、低延时的快速实时分布式OLAP数据库，采用Lambda架构，包括Pinot Controller、Pinot Broker、Pinot Server等组件。
关键观点3: Apache Pinot对AI的支持
Pinot作为向量数据库，为AI提供Embedding数据存储和向量检索。实时检索增强生成RAG结合LLM模型和数据时效性，提供实时准确结果。通过混合负载，将OLAP和向量数据库结合，提高prompt准确度。
文章预览
导读 本文将分享如何使用 Apache Pinot 将实时数据分析和检索增强生成 RAG 结合起来。 主要内容包括以下四个章节： 1. 实时 OLAP 的兴起 2. Apache Pinot 体系结构 3. Apache Pinot 对 AI 的支持 4. 总结 分享嘉宾｜ 付翔 StarTree 联合创始人 编辑整理｜菊 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 实时 OLAP 的兴起 1. 数据价值随时间的变化 如上图所示，可以看出，对于单个事件来说，数据价值会随着时间逐渐降低，比如，用户对小红书上某个帖子或淘宝上的产品发生了点击行为，之后就会有相关的产品或广告的推荐，以及进行步更多的链接、视频等各式各类的推荐，推荐的效果在点击发生当时最有用，之后效果会递减。同时，由于有很多人有类似的数据，我们可以在这些数据上做一些聚合分析，这类聚合分析的价值会随着时间和数据量的增加而增加。之
………………………………
