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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

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。