使用大模型将数据嵌入到 PostgreSQL 向量

简述

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

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

本文主要介绍使用 CloudCanal 全量迁移，通过大模型嵌入能力，将文档向量化后写入到 PostgreSQL vector 中，为 RAG 能力做前置工作。

为什么需要 RAG？

尽管 GPT-4 等大型语言模型（LLM）具备强大的理解和生成能力，但在企业级应用中仍存在以下局限：

无法访问私有知识库：无法回答企业专属内容，例如内部文档、业务规则等。
易出现幻觉：可能生成看似合理但与事实不符的回答。
上下文泛化严重：缺乏个性化上下文，内容不够精准。
知识更新滞后：内容来源固定于训练数据，难以保持最新状态。

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 将 文档检索 与 语言模型推理 相结合，用户可以将私有知识实时注入大模型，使其具备以下优势：

更高的准确性
更强的个性化
实时可控的知识更新能力

为什么需要数据向量化？

RAG 的本质是“检索 + 生成”。其中，高质量的语义检索 是基础。为了让机器理解用户问题的含义，并从大量内容中找出相关文本，就需要把文本转化为便于计算语义相似度的格式 —— 向量 (Embedding)。

向量化的意义在于：

将文本（如段落、句子）表示为多维数字数组，映射到语义空间
相似内容在向量空间中更接近，便于高效检索
是让机器“理解”人类语言的关键一步

因此，数据向量化是 RAG 的第一步，也是决定检索效果和生成质量的基础能力。

CloudCanal 数据向量化的优势

相比于传统方案，CloudCanal 提供的数据向量化能力具备以下优势：

零代码、零命令行，上手即用
多种数据源支持：支持 Markdown、TXT、本地文件、数据库（如 PostgreSQL）、对象存储（如 OSS、S3）等多种内容来源
大模型平台灵活切换：可快速切换调用不同模型 API，评估嵌入质量

RagApi 工作流程

CloudCanal 构建的 RagApi 服务需要通过两个任务实现。本文主要介绍 任务一(文件向量化) 的操作步骤。

任务一：数据准备与嵌入（File → PostgreSQL 向量库）

数据采集与准备
企业知识来源包括 Markdown、TXT、数据库、内部文档等。用户通过 CloudCanal 创建嵌入任务，配置数据源、模型、目标表等信息。
数据切分与向量化
CloudCanal 自动处理原始文档并生成向量嵌入，写入 pgvector 扩展的向量字段中（如 __vector 列）。

任务二：API 构建与服务发布（PostgreSQL → RagApi）

关于该任务的详细内容，可阅读基于 PostgreSQL 向量构建 RAG API 服务。

支持的大模型

CloudCanal 使用 Embedding 模型对数据进行向量化，目前支持的嵌入模型如下：

平台	模型
阿里云百炼(DashScope)	text-embedding-v3 text-embedding-v2 text-embedding-v1
Cohere	embed-english-v2.0
HuggingFace	sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
OpenAI	text-embedding-3-large text-embedding-3-large text-embedding-3-small
LocalAI	text-embedding-ada-002

操作步骤

CloudCanal 当前支持 SshFile、OssFile、S3File 3 种文件类型数据源。

本例将演示如何基于以下环境，通过 CloudCanal 将文件向量化并存储到 PostgreSQL 向量数据库。

向量数据源：自建 PostgreSQL
文件数据源：SshFile
嵌入模型：阿里云百炼平台（DashScope）的 text-embedding-v3

下载 CloudCanal

下载安装 CloudCanal 私有部署版本。

准备数据源

登录阿里云百炼并创建 API-KEY。

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

创建高权限账号并登录。
切换到需要建表的目标 schema (如public)。
执行以下 SQL 开启向量能力。
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
```

添加数据源

添加文件：
选择自建 > SshFile 数据源，可设定额外参数。本例以 CloudCanal 文档为例：

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。

创建任务

点击 同步任务 > 创建任务。
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

信息

如遇到测试连接长时间不返回，可以刷新页面重新选择。
数据库连接信息错误或网络不通都可能造成该现象。

在 功能配置 页面，任务类型选择任务类型选择全量迁移，任务规格选择默认 2 GB 即可。
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。
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 > 选择某一个嵌入模型（如 text-embedding-v3）。

点击 批量操作 > 大模型嵌入，选择需要嵌入的字段，并全选表。

6. 在 创建确认 页面，点击 创建任务，开始运行。

验证效果

本文使用代码验证效果，也可 结合 CloudCanal RAG API 直接查询或推理。

使用大模型对问题进行向量化。
如问题为 CloudCanal 增量同步任务延迟是什么原因？应该怎么处理？，通过相同的嵌入模型对其进行向量化。
```
[-0.03169125, 0.02366958, ..., -6.437579E-4, 0.03856428]
```

执行 SQL 语句获取上下文和对应的原始文件。

SELECT (2 - (__vector <=> '[-0.03169125, 0.02366958, ..., -6.437579E-4, 0.03856428]')) / 2 AS score, __content,__cc_src_file 
FROM public.file_vector WHERE round(cast(float8 (__vector <=> '[-0.03169125, 0.02366958, ..., -6.437579E-4, 0.03856428]') as numeric), 8) <= round(2 - 2 * 0.6, 8) 
ORDER BY __vector <=> '[-0.03169125, 0.02366958, ..., -6.437579E-4, 0.03856428]'  LIMIT 10

输出结果，此处只打印 __cc_src_file 字段，且按照相关性分数由高到低返回前 10 条记录。

/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/faq/solve_incre_task_delay.md:0.95078015
/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/blog/tech_share/016_hana_change_data_capture_optimize.md:0.89463025
/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/bestPractice/time_schedule_full.md:0.8841969
/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/blog/data_sync_sample/031_biz_ob_sub.md:0.87750447
/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/faq/performance_optimization.md:0.87465495
/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/blog/data_sync_sample/043_redis_redis_sync.md:0.8742793
/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/operation/job_manage/create_job/create_full_incre_task.md:0.8737336
/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/blog/tech_share/012_hana_change_data_capture.md:0.87199974
/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/blog/tech_share/012_hana_change_data_capture.md:0.86868525
/Users/johnli/source/cloudcanal-doc-v2/docs/blog/data_sync_sample/018_oceanbase_source_sync.md:0.86807317

使用返回的 __content 进行拼接组合成上下文，结合 Chat 模型完成推理（此案例使用阿里云 qwq_plus 模型）。

增量同步延迟高的原因包括任务报错、源端无变更或心跳、目标写入性能不足、源端拉取数据慢。

处理方法：
检查异常监控和日志排除任务错误；
若源端无增量则开启心跳或确认业务流量；
流量大时调优参数（如减半ringBuffer和batchSize，加倍writeParallel）；
Hana任务需确保增量表结构自动演进并检查版本兼容性；
网络或源端压力问题需优化基础设施。

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

本文主要介绍使用 CloudCanal 全量迁移，通过大模型嵌入能力，将文档向量化后写入到 PostgreSQL 向量中，为业务构建 RAG 应用打下坚实基础。

简述​

为什么需要 RAG？​

为什么需要数据向量化？​

CloudCanal 数据向量化的优势​

RagApi 工作流程​

任务一：数据准备与嵌入（File → PostgreSQL 向量库）​

任务二：API 构建与服务发布（PostgreSQL → RagApi）​

支持的大模型​

操作步骤​

下载 CloudCanal​

准备数据源​

添加数据源​

创建任务​

验证效果​

FAQ​

总结​

简述