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零代码构建 RAG 私有知识问答服务

· 阅读需 7 分钟
罗根生
罗根生

在之前的文章中，我们已经厘清了 GenAI 的关键概念：RAG、Function Calling、MCP、AI Agent。接下来的问题在于，如何从概念到实操？

目前，网上可以搜到很多 RAG 构建教程，但大部分教程都基于 LangChain 等，对小白来说仍有一定的入门门槛。

CloudCanal 本身作为数据同步平台，已经具备多源异构数据的接入与加工能力，在 RAG 系统构建语义搜索基础方面具备天然优势。近期 CloudCanal 推出的 RagApi 封装了向量检索与模型问答能力，为用户提供一个即插即用的智能查询接口。只需在 CloudCanal 中创建两个任务，即可获得你的专属 RAG 服务，全程无需使用代码。

CloudCanal RagApi 优势​

相比传统 RAG 架构手动部署流程，CloudCanal 提供的 RagApi 服务具有以下独特优势：

  • 双任务完成全流程：文档导入 + API 发布。
  • 零代码部署：无需开发，自定义配置即可构建 API 服务。
  • 参数可调：支持设置向量 Top-K 数量、匹配阈值、Prompt 模板、模型温度等核心参数。
  • 多模型与平台适配：支持阿里云 DashScope、OpenAI、DeepSeek 等主流模型与 API 平台。
  • OpenAI API 兼容接口：直接接入现有 Chat 应用或工具链，无需额外适配。

实例演示​

本文将以 CloudCanal 官方文档为知识库，构建关于 CloudCanal 产品的 RAG 问答服务。

先展示效果：

RagApi showoff.mp4

创建这样一个 RAG 私有知识问答服务，需要用到：

  • CloudCanal：自动创建 RagApi 服务
  • PostgreSQL：向量数据库
  • 嵌入模型：阿里云百炼平台（DashScope）的 text-embedding-v3
  • 对话模型：阿里云百炼平台（DashScope）的 qwq-plus

整体工作流程如下：

操作步骤​

下载 CloudCanal​

下载安装 CloudCanal 私有部署版本。

准备资源​

  1. 登录 阿里云百炼 并创建 API-KEY。
  2. 本地安装免费的 PostgreSQL 数据库
#!/bin/bash

# 创建 docker-compose.yml 文件
cat <<EOF > docker-compose.yml
version: "3"
services:
  db:
    container_name: pgvector-db
    hostname: 127.0.0.1
    image: pgvector/pgvector:pg16
    ports:
      - 5432:5432
    restart: always
    environment:
      - POSTGRES_DB=api
      - POSTGRES_USER=root
      - POSTGRES_PASSWORD=123456
    volumes:
      - ./init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql
EOF

# 自动执行 docker-compose 启动
docker-compose up --build

# 进入 PG 命令行
docker exec -it pgvector-db psql -U root -d api
  1. 创建高权限账号并登录。
  2. 切换到需要建表的目标 schema (如public)。
  3. 执行以下 SQL 开启向量能力。
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

添加数据源​

登录 CloudCanal 平台，点击 数据源管理 > 新增数据源。

添加文件：

选择 自建 > SshFile 数据源，可设定额外参数。

  • 网络地址：填写目标文件所在机器和 SSH 端口（默认 22）。
  • 账号密码：即登录目标机器的用户名、密码。
  • 参数 fileSuffixArray：填写 .md 以过滤出所有 markdown 文件。
  • 参数 dbsJson：复制默认值并修改 schema 值(即目标文件所在根目录)。
[
  {
    "db":"cc_virtual_fs",
    "schemas":[
      {
        "schema":"/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2",
        "tables":[]
      }
    ]
   }
]

添加向量数据库：

选择 自建 > PostgreSQL，获取数据源并添加。

添加大模型：

选择 阿里云 > 手动填写 > DashScope 数据源，填写之前步骤获取的 API-KEY。

添加 RagApi 服务：

选择 自建 > RagApi。

  • 网络地址：填写为 localhost，端口默认使用 18089。
  • API 密钥：自定义一个 API-KEY，用于后续调用 RagApi 接口。

创建任务 1：数据向量化​

  1. 点击 同步任务 > 创建任务。
  2. 选择以下数据源，并点击 测试连接 确认网络与权限正常。
    • 源端：SshFile
    • 目标端：PostgreSQL

  1. 在 功能配置 页面，任务类型选择 全量迁移，任务规格选择默认 2 GB 即可。

  2. 在 表&action过滤 页面，进行以下配置：

    1. 选择需要定时数据迁移的文件，可同时选择多个。
    2. 点击 批量修改目标名称 > 统一表名 > 填写表名（如 file_vector），并确认，方便将不同文件向量化并写入同一个表。

  3. 在 数据处理 页面，进行以下配置：

    1. 点击 配置大模型 > DashScope，选择刚添加的大模型实例，并选择某一个嵌入模型（如 text-embedding-v3）。
    2. 点击 批量操作 > 大模型嵌入，选择需要嵌入的字段，并全选表。

  4. 在 创建确认 页面，点击 创建任务，开始运行。

创建任务 2：RagApi 服务​

  1. 点击 同步任务 > 创建任务。
  2. 选择以下数据源，并点击 测试连接 确认网络与权限正常。
    • 源端：已配置的 PostgreSQL（向量表所在库）
    • 目标端：RagApi

  1. 在 功能配置 页面，任务类型选择 全量迁移，任务规格选择默认 2 GB 即可。
  2. 在 表&action过滤 页面，选择要使用的向量表（可多选）。

  1. 在 数据处理 页面，配置大模型：

    1. 嵌入模型：选择 DashScope 实例与向量数据使用的嵌入模型（如 text-embedding-v3）。

      注意: PostgreSQL 中的向量维度需与选定嵌入模型一致。

    2. 聊天模型：选择 DashScope 实例与对话模型（如 qwq-plus）。

  1. 在 创建确认 页面，点击 创建任务，系统将自动完成 RagApi 服务构建。

效果测试​

RagApi 支持通过可视化工具 CherryStudio 进行交互测试。CherryStudio 兼容 OpenAI 接口标准，适合用于接口联调、上下文调试和模型效果验证。

  1. 打开 CherryStudio，点击左下角 设置图标。
  2. 在 模型服务 中搜索 openai，并配置如下参数：

  • 模型名称：CC_RAG

  1. 回到对话页面：
    • 点击 添加助手 > Default Assistant。
    • 右键点击 Default Assistant > 编辑助手 > 模型设置，绑定上一步添加的模型。

  1. 在对话框输入：CloudCanal 增量同步任务延迟是什么原因？应该怎么处理？，RagApi 将根据向量数据检索相关内容，并通过对话模型生成响应。

总结​

经过简单的几步，我们完成了从零构建 RagApi 服务的全过程：从数据向量化、接入向量库、配置大模型、构建 Prompt，到部署兼容 OpenAI 接口的对话服务 RagApi。

整个过程无需编写任何代码，借助 CloudCanal 提供的可视化平台和多模型支持，企业可以快速构建具备私有知识问答能力的智能服务。

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