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基于 PostgreSQL 向量构建 RAG API 服务

简述​

本文是 CloudCanal 构建 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 应用系列文章：

  1. 使用大模型将数据嵌入到 PostgreSQL 向量
  2. 基于 PostgreSQL 向量构建 RAG API 服务

本文将介绍如何基于这些向量数据，通过 CloudCanal 自动生成一个 兼容 OpenAI 接口 的对话服务：RagApi，实现从私有知识到 AI 服务的完整闭环，且无需写一行代码。

CloudCanal RagApi 核心优势​

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。
  • 全私有部署：支持 Ollama 私有部署模型(如 DeepSeek) 和 API，杜绝企业内部数据泄漏问题。

RagApi 工作流程​

CloudCanal 构建的 RagApi 服务结合两个任务完成整体链路构建。本文主要介绍 任务二(API 构建) 的操作步骤。

pg_vector_to_rag_api_01.png

任务一：数据准备与嵌入（File → PostgreSQL 向量库）​

关于该任务的详细内容，可阅读 使用大模型将数据嵌入到 PostgreSQL 向量。

任务二：API 构建与服务发布（PostgreSQL → RagApi）​

  1. 查询向量化与匹配
    用户提问通过对话接口进入系统，CloudCanal 使用相同嵌入模型将问题向量化，并与存量向量数据进行相似度匹配，检索最相关片段。

  2. 构造 Prompt
    CloudCanal 根据配置的 Prompt 模板，结合用户提问与检索结果，拼接构建完整上下文输入。

  3. Chat 模型推理
    生成的 Prompt 被送入已配置的 Chat 模型（如 qwq-plus、gpt-4o 等），生成最终回答。接口对外暴露为 OpenAI 格式接口，可直接对接应用层系统。

支持的大模型​

CloudCanal 使用 Chat 模型结合通过 向量查询 的上下文进行推理，响应 API 的请求的问题，当前支持 Chat 模型如下：

平台模型名称
阿里云百炼(DashScope)qwq-plus
qwq-plus
DeepSeekdeepseek-chat
deepseek-chat
OpenAIgpt-4o
o1
o1-mini
o3-mini 等

操作步骤​

接下来，本文将以一个实际案例演示如何完成第二个任务：基于已有向量库创建 RagApi 服务。

在开始之前，请确保已完成前置操作，可参考文档：《使用大模型将数据嵌入到 PostgreSQL 向量》。

本例将演示如何基于以下环境，通过 CloudCanal 快速构建 RAG API 服务：

  • 向量数据源：自建 PostgreSQL（已写入向量数据）
  • 目标服务：本地部署的 RagApi 实例（用于提供对话接口）
  • 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

下载 CloudCanal​

前往官网下载安装 CloudCanal 私有部署版本。

添加数据源​

登录 CloudCanal，点击 数据源管理，点击 新增数据源。

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：

  1. 选择 自建 > RagApi。
  2. 网络地址填写为 localhost，端口默认使用 18089。
  3. 输入自定义的 API-KEY，用于后续调用 RagApi 接口。

创建 RagApi 构建任务​

  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 服务

信息

如测试连接长时间无响应，可尝试刷新页面或检查网络连通性与参数配置。

  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）。

5. 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）。
信息

PostgreSQL 中的向量维度需与选定嵌入模型一致。

  1. 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，检查配置无误后点击 创建任务，系统将自动完成 RagApi 服务构建。

效果测试​

命令行快速测试​

RagApi 服务默认运行在本地 Sidecar 中，监听地址为 http://localhost:18089，兼容 OpenAI Chat API 标准协议。可通过命令行工具（如 curl）快速验证服务是否部署成功。

示例请求（使用 curl）​

curl http://localhost:18089/<knowledge-space>/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <RAG API Key>" \
  -d '{
        "messages": [
          {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
          {"role": "user", "content": "CloudCanal 如何配置增量同步？"}
        ],
        "stream": false
      }'
信息
  • <knowledge-space> 为知识空间名称，用于指定查询的向量库；如不填写，将默认检索所有知识库。
  • <RAG API Key> 为在 CloudCanal 中配置的 RagApi 数据源的 API Key。

使用 CherryStudio 测试​

除了命令行方式，RagApi 也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

  3. 回到对话页面：

    • 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。

4. 返回对话窗口，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。

FAQ​

Q：什么是 RAG（检索增强生成）？
A： RAG 是一种结合大型语言模型（LLM）与外部知识库的技术，用于生成更准确、上下文相关的 AI 回答。

Q：RAG 有哪些优势？
A： 它解决了 LLM 生成幻觉、缺乏实时信息、无法访问私有数据等问题，提供更可信、更实用的输出。

Q：RAG 的核心流程有哪些？
A： 包括数据收集、切分、嵌入生成、向量检索、Prompt 构造与模型推理等步骤。

Q：能否使用非 OpenAI 的模型？
A： 可以。CloudCanal RagApi 支持如 DashScope、DeepSeek、LocalAI 等多种模型平台。

Q：与传统搜索有何区别？
A： RAG 不仅检索文档，还能基于上下文生成更具语义理解的自然语言回答。

总结​

通过本文，我们完成了从已有向量数据构建 RAG API 服务的全过程：从接入向量库、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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