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English(EN) Connecting an LLM to your wiki, test manager, and database for QA

开发者构建了使用 RAG 和 PostgreSQL 的大型语言模型驱动的质量保证助手

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者创建了一个系统，通过将大型语言模型与维基、测试管理系统和数据库集成，来回答质量保证问题。该解决方案使用带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL 来存储和检索信息，并采用了检索增强生成（RAG）方法。这种设置使大型语言模型能够通过综合来自这些不同来源的信息来回答复杂的质量保证查询，初始设置大约需要 90 分钟。 AI

影响 通过允许大型语言模型查询结构化和非结构化数据源，实现更高效的质量保证。

排序理由 开发者创建的工具，将大型语言模型与现有数据源集成。

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开发者构建了使用 RAG 和 PostgreSQL 的大型语言模型驱动的质量保证助手

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开发者创建的工具，将大型语言模型与现有数据源集成。
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Topics
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · AI Release ·

    Connecting an LLM to your wiki, test manager, and database for QA

    <p>Most QA questions I get — "why did this suite fail last sprint", "does the wiki mention a rate limit for this endpoint", "which cases cover the payment retry path" — have an answer somewhere, just never in the tool I'm currently looking at. The wiki, the test management system…

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