唯一分布式数据库厂商！GBASE南大通用中标广西商务厅数据库采购项目

轨道交通承载着城市居民的日常出行，深圳地铁作为中国城市轨道交通的标杆，其单日峰值总客运量高达1030.85万人次，地铁公共交通客运分担率达74.22 %，567.1公里的城轨线网客运强度达1.49万人次/公里日，稳居全国第一。日均数百万乘客出行背后，GBase数据库参与建设的AFC系统悄然支撑着这条“钢铁长龙”的高效运转。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/Mh4l_DIif2j3g-MT0e4G8/1.png">AFC系统即自动售检票系统（Automatic Fare Collection），是由计算机、通信、网络等技术组成的自动化系统，可以为乘客提供售票，检票，收费，计费等一系列的票务业务。在客流密集的站点，稳定可靠的AFC系统可以赋能站点高效运行，为乘客提供便捷、快速的出行体验。早在2022年，GBase数据库就支撑了深圳地铁四期工程的开通运营。深圳地铁四期工程采用全栈国产化方案，其自动售检票系统(AFC)以及轨道交通清分系统（ACC）、轨道交通多线路中央计算机系统（CLC）、互联网票务管理系统均采用GBase数据库作为承载数据库，支撑千万级城市地铁乘客的售检票、进出站，以及业务管理、客流分析和收益分析等。不止于深圳，截至目前，在重庆、西安、成都、郑州、杭州、沈阳、济南等全国27座城市的70+条线路，GBase数据库都已部署应用，为广大市民提供高效、便捷、稳定的地铁出行服务。在轨道交通领域的成功应用，是国产数据库自主创新的一大突破。面向未来，GBASE南大通用将继续专注自主创新，推动产品升级迭代，夯实智慧交通“数据底座”，守护好每一位居民的日常出行。 &nbsp;

保驾护航 GBASE数据库助力深圳地铁构建轨道交通“钢铁长龙”

近日，国家管网集团自主研发的国产化油气管网数据采集与监控系统（SCADA系统）在国家管网各地区公司广泛上线运行。这是南大通用GBase数据库在国家管网SCADA系统国产化替代领域落地的又一重点案例。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/BXB0AJ-IoilIHssKqQ-wN/1.jpg">油气管道SCADA系统是一种大型、专业化的工业控制软件与硬件系统的集成，实现油气管道生产过程控制与调度自动化。如果将我国超10万公里的油气管道干线比作“能源动脉”，那么SCADA系统就是控制“动脉”的“神经中枢”。油气管网需要7×24小时不间断运行，对SCADA系统可靠性要求极高。只有“极致靠谱”，才能满足实际应用需求。南大通用GBase数据库经受住了严苛业务场景考验，其高可靠、高稳定、高并发特性为国家管网大型调控中心级别的数据采集及监控提供坚实保障，实现了油气调控领域数据库层面的自主可控，对确保能源资源重要产业链供应链安全，实现油气能源“全国一张网”具有重要意义。在此之前，GBase数据库已陆续在国家管网生产和管理等15个业务信息系统部署上线，支撑国家管网的自主可控水平提升与数字化建设。目前，GBase数据库已在国家管网集团部署上线1000+套，其中SCADA系统部署近千套。未来，GBASE南大通用将持续聚焦自主创新，赋能智能化、数字化的现代油气管网建设，护航能源安全。 &nbsp;

极致可靠 GBase数据库助力国家管网集团打造能源动脉“中枢”

在金融行业数字化转型的进程中，数据已然成为最为关键的资产。《金融机构金融数据中心容灾建设指引》的发布，为金融数据中心的容灾能力设立了极高标准，其核心目的在于确保金融业务的稳定连贯以及数据的绝对安全。GBase 8a作为一款极具优势的分析型数据库，凭借一系列独特的技术特性，在金融数据中心容灾建设领域发挥着无可替代的关键作用。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/Asg3lEwXwxCD9QFWE2R4r/1.png">金融行业数据管理的严峻挑战金融行业的数据不仅规模庞大，而且种类繁杂，涵盖实时交易记录、客户详细信息、风险评估数据以及监管报告数据等。随着金融科技的飞速发展，传统数据库在处理性能和数据安全防护方面的缺陷日益凸显，难以满足金融业务日益增长的复杂需求。在交易高峰期，传统数据库容易出现响应缓慢的状况，这直接影响了交易效率，导致客户体验变差；面对日益严格的监管要求，若数据安全防护存在漏洞，金融机构可能会面临严重的法律风险和声誉损失。&nbsp;GBase 8a的强大技术特点<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/Zfl-drG2JrQdfvlmG7Ysm/2.jpg">卓越的高并发处理能力：GBase 8a具备强大的并发处理性能，能够轻松应对数百万级别的并发交易请求。无论是日常海量的交易数据处理，还是在突发业务高峰时期，都能确保金融交易的实时性和稳定性，为金融业务的高效运转提供了坚实的技术支撑。先进的分布式架构：采用分布式架构，GBase 8a支持金融机构在多地进行部署并实现数据同步。通过这种分布式部署方式，数据被分散存储在不同地理位置的节点上。即便某个节点出现故障，其他节点也能迅速接替工作，保障业务不受影响，这与金融数据中心容灾建设追求业务连续性的理念高度契合。智能精准的分析能力：GBase 8a拥有强大的数据分析能力，能够对海量历史数据进行深度挖掘和分析。这一特性为金融机构的风险评估和精准营销提供了有力支持。在金融领域，精准的风险评估至关重要，GBase 8a凭借其智能分析能力，能够及时发现潜在风险，帮助金融机构制定合理有效的风险应对策略。创新的双活能力：GBase 8a创新地采用双活数据中心架构，两个数据中心同时处于活跃状态，均可对外提供服务。这种架构打破了传统主备模式下备用中心资源闲置的弊端，实现了资源的最大化利用。当其中一个数据中心遭遇突发故障时，业务能够在极短时间内自动切换至另一个数据中心，确保金融业务的零中断，极大地提升了业务连续性和服务可用性。高效的在线备份：支持在线热备份功能，GBase 8a在数据库运行过程中即可进行数据备份操作，无需暂停业务。这不仅确保了数据备份的及时性和完整性，而且不会对正常业务运行产生任何干扰。金融机构可以根据自身业务特点和需求，灵活设置备份策略，随时获取最新的数据副本，为数据安全增添了一道坚固的防线。可靠的离线备份：除了在线备份，GBase 8a 还提供了可靠的离线备份方案。将数据备份至磁带库等离线存储介质，能够有效防止因网络攻击、病毒感染等意外情况导致的数据丢失风险。离线备份的数据可以作为数据恢复的最后保障，在极端情况下确保金融数据的安全和可恢复性。领先的云原生特性：GBase 8a具备领先的云原生特性，能够与金融云环境实现无缝融合。通过容器化部署，GBase 8a可以实现资源的灵活调配和快速扩展，满足金融业务的弹性需求。借助云平台的高可用性和安全性，GBase 8a进一步提升了数据中心的容灾能力，同时降低了运维成本，为金融机构的数字化转型提供了强大助力。&nbsp;GBase 8a 在金融数据中心容灾建设中的应用<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/h7s6cHT8N9CUgKytah6Om/3.jpg">存储安全保障：依据《金融机构金融数据中心容灾建设指引》对存储安全的要求，GBase 8a 提供多副本技术，对数据进行存储级别的冗余处理。与传统磁盘镜像技术不同，GBase 8a不仅保证数据数值的准确性，还能确保数据逻辑的正确性，从而保障数据在存储层面的安全性和完整性，为金融数据的长期保存和使用提供可靠的基础。服务安全保障：在服务层面，GBase 8a采用联邦架构形式。其核心组件分布式管理集群 gcware、分布式调度集群 gcluster 和分布式存储集群 gnode 协同工作，提供池化管理。多个 coordinatorserver 放置于管理池中公用，任何一个节点服务出现问题都不会影响系统的正常运行，无需进行复杂的切换操作，有效保障了金融业务的不间断运行。实际案例验证：以某城商行为例，该行采用 GBase 8a分析型数据库构建数据中心。自2022 年建成运行以来，取得了显著的成效。与原数据库相比，数据加载性能提升了3倍以上，即席查询和统计分析性能提升了6倍以上。GBase 8a有效支撑了各个历史数据的分析应用，为领导决策提供了客观、准确的依据。同时，其高扩展性也能够很好地应对新的业务需求。在容灾方面，GBase 8a的架构和技术特点确保了数据中心在面对各种潜在风险时的稳定性和可靠性。&nbsp;选择 GBase 8a的优势GBase 8a不仅能够完全满足《金融机构金融数据中心容灾建设指引》的要求，还能为金融机构带来诸多额外价值。它能够显著提升数据处理效率，降低运营成本；通过智能分析挖掘数据的潜在价值，助力金融机构实现精准营销和风险管控。此外，GBase 8a的高可用性、可扩展性以及丰富的容灾特性，使其能够很好地适应金融行业不断变化的业务需求，为金融机构的长期稳定发展提供持续的技术支持。在金融数据中心容灾建设这一关键任务中，GBase 8a凭借其出色的技术实力、可靠的容灾方案和丰富的实践经验，无疑是金融机构的理想选择。选择 GBase 8a，就是选择金融数据的安全保障，选择金融业务的持续稳定发展。&nbsp;

GBase 8a：金融数据中心容灾建设的可靠伙伴

GBASE南大通用中标中旅数科自主可控应用替代数据库项目

数字化浪潮奔涌而来，各行各业正藉由信息技术应用创新契机构筑发展的核心驱动力。作为国产数据库领域的领先企业，GBASE南大通用坚持以用户需求为导向，以自主创新为基石，推动金融、电信、能源、交通等行业数字化转型，全面助力行业用户信创建设与业务高速发展，谱写了一幅幅数据赋能行业发展的“G”忆画卷。&nbsp;金融：规模化部署助推数智升级<a href="https://www.gbase.cn/news/3594"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/wFkm-C1pcQ6OROISGv4S_/1.jpg"></a>（点击图片查看详情）在金融行业，GBASE南大通用深耕金融领域十余载，服务200+金融机构，部署数据库20000+套，中国金融行业数据库用户渗透率第一。（点击此处了解详情）GBase数据库以高性能、高稳定和高安全支撑起银行、保险、证券等金融机构的核心业务系统、数据仓库以及一般业务系统、办公系统。GBASE南大通用以技术创新塑造产品核心竞争力，赋能金融业务发展，通过自主研发与创新满足金融业务需要与安全可控要求；基于头部金融机构真实业务场景，持续打磨产品，提升性能与可用性；打造标杆案例，逐级复制、推广，成为助推金融数智升级的核心力量。 &nbsp;&nbsp;电信：数智重构燃起国产化烽燧<a href="https://www.gbase.cn/news/3632"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/TpdOa7NvmOQ17Oa2Bkbv3/2.jpg"></a>（点击图片查看详情）在电信行业，将近二十年的深耕，GBASE南大通用深刻理解电信用户业务场景，具备丰富技术服务经验，携手用户联合攻坚核心技术的过程中，全栈GBase数据库产品在电信行业实现规模化部署和应用。GBase数据库在中国移动、中国联通、中国电信等运营商单位的60多个集团总部/省分公司部署，深入其B域（业务域）、O域（运营域）、M域 （管理域）等各项业务系统，有力支撑我国现代移动通信产业基础设施建设。其中，仅中国移动，GBase数据库部署超过7000个节点、管理数据达70PB。&nbsp;能源：自主可控 织就能源安全密网<a href="https://www.gbase.cn/news/3565"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/YoGot-z8eeof6_iUo4EiS/3.jpg"></a>（点击图片查看详情）在能源行业，GBASE南大通用深度参与国家管网集团信息化建设，部署近千套GBase数据库，建设智能化、数字化的现代油气管网；赋能中国石化数智化升级，支撑智能油田建设试点、胜利数据治理数据湖建设试点以及海洋采油厂智能油田建设等项目；上线国家电网调度云中心、中国石油安全检查平台、油田生产监控系统、发电厂监控系统以及新能源变电站自动巡检、设备集中控制系统……一个又一个能源领域的信息系统中都涌现着GBase数据库的身影，一个个节点的GBase数据库共同织就了护卫我国能源安全的数据密网。&nbsp;交通：敢为人先 挺进核心业务系统<a href="https://www.gbase.cn/news/3562"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/zq56pvtC_7TMy9Jg4B6t8/4.jpg"></a>（点击图片查看详情）在交通行业，GBASE南大通用率先打破国外垄断，挺进交通核心业务系统，支持建设铁路新一代客票及电子支付平台等系统，为铁路的客票系统提供快捷的查询、分析及报表服务；深度应用于涉及资金结算以及多条线路交汇、控制的轨道交通核心系统，相继上线全国27座城市的70+条线路，支撑城市轨道交通的自动售检票系统、清分中心、多线路中心、互联网票务系统、综合监控系统、运营指挥中心等主要业务系统，每日支持千万量级乘客的日常出行，助力交通行业实现智能化升级。金融、电信、能源、交通……GBase数据库的身影于一个又一个关键领域的数字化进程中不断涌现。GBASE南大通用以卓越的创新水平与端到端的服务能力赋能千行百业，擎画行业数智未来的全新篇章，让“数”里“行”间的经济强劲脉动。 &nbsp;

“G”忆新篇：GBASE数据库擘画行业数智未来

近日，亿欧智库发布《2024信创产业新发展趋势及百强报告》（以下简称“《报告》”），对中国信创产业的发展现状、趋势以及行业内的重要企业进行了深度剖析，同时发布了“2024年度中国精选100强信创厂商”榜单。GBASE南大通用凭借深厚技术创新底蕴和广泛信创应用实践，实力入选“2024年度中国精选100强信创厂商”。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/U-po7HLwIKIbbv26zjtKA/2024年中国精选100强信创厂商.jpg">《报告》显示，在政策与市场双轮驱动下，信创产业由试点转为全面铺开，向“横向拓宽”和“纵向下沉”持续发展。数据库作为信息系统的重要基础支撑，在整个信创产业中占据着重要地位。2024年数据库领域招标项目占据基础软件整体中标金额的46.2%，以金融、电信与能源（电力）行业为主。2025年，随着区县信创落地、金融核心系统信创加深以及医疗、制造业领域信创的进一步扩张，信创产业将迎来新的增长。在此背景下，GBASE南大通用紧跟产业趋势，凭借在数据库领域二十年的技术创新与积累，以自主研发的“GBase数据库系列产品”为核心竞争力，为党政自主信息化建设、金融核心系统信创攻关、电信运营商数智升级、能源安全防线构建、智能交通动脉贯通、医疗卫建信创升级、教育信息化基础设施建设提供自主高效、稳定安全的数据管理解决方案，在技术突破、产品矩阵、应用落地、生态构建等维度保持领先优势，持续助力信创产业发展。未来，GBASE南大通用将继续坚持自主创新，以技术突破为驱动，以生态共建为支撑；“横向拓宽”，不断完善产品与服务，覆盖用户多维度需求；“纵向下沉”，深入用户核心业务场景，全面赋能数字中国建设，为我国信创产业的高质量发展注入数智新动能。 &nbsp;

GBASE南大通用荣膺亿欧智库“年度精选100强信创厂商”

日前，GBASE南大通用与东华医为科技有限公司（以下简称东华医为）完成产品兼容联合认证。南大通用集中式事务型数据库GBase 8s V8.8、分布式事务型数据库GBase 8c V6与全民健康平台、检查检验结果互认平台、医共体平台、超声影像信息系统iUS4.8、放射影像信息系统iPACS4.8、内镜影像信息系统iES4.8等二十余款软件产品完成兼容性、功能、性能等方面的深度适配与调优。迈入2025年，伴随着全产业链主体的积极参与，医疗信创正朝着核心诊疗业务不断推进。此次GBASE南大通用与国内领先的智慧医疗软件供应商东华医为强强联合，完成多款核心产品的深度适配调优并逐渐依托信创环境定制开发，正是双方共同推进医疗信创产业发展的有益探索。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/JEakxxCA7zZYC0vlqCJ3b/未标题-1.jpg">良好的生态兼容性是医疗信创替代实施的坚实基础，解决生态兼容的痛点和业务稳定的难点是所有信创厂商不断努力的方向。聚焦医疗领域，南大通用以自主研发的GBase数据库为核心，提供覆盖医疗机构数据的迁、用、管、服全周期解决方案；并与东华医为、卫宁健康、东软、创业慧康、万达信息等专业医疗软件开发商完成核心产品的深度适配，提供通用标准支持，高度兼容原有信息系统架构，显著降低数据库迁移成本，构建了完善的医疗信创生态体系。目前，GBase数据库在医疗信息化领域已取得阶段性成果，相继支撑北京、山东、安徽、广西等地的医疗信息化建设。在广西某医疗健康项目中，南大通用GBase 8c数据库的单机、集中式、分布式等多个版本得到规模化应用，完成了医疗卫生系统大部分专业软件的深度适配，并提供产品定制开发，展现了南大通用高匹配、快响应的本地化技术服务支撑。该项目面向广西全区、市、县、乡镇到街道一级提供集数据整合、信息共享、业务协同于一体的综合性服务，覆盖各级卫生健康管理部门、各级医院、基层医疗卫生机构、专业公共卫生机构和疗养院、医学科研等机构超3万个，为全自治区近6千万居民的健康管理提供支持。 未来，GBASE南大通用将不断深入“数据”赋能医疗服务场景，携手东华医为等合作伙伴深入挖掘医疗数据价值，提升数智医疗健康服务新体验，共同推进卫生健康事业高质量发展。 &nbsp;

GBASE南大通用与东华医为完成产品兼容认证 共促医疗信创发展

什么是LLM?LLM‌是大型语言模型（Large Language Model）的缩写，它是一种基于深度学习的人工智能模型，主要通过学习海量的文本数据来理解和生成人类语言。这些模型通常包含数百亿（或更多）参数，通过层叠的神经网络结构，学习并模拟人类语言的复杂规律，达到接近人类水平的文本生成能力。什么是RAG?RAG是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的缩写，它是一种结合了信息检索与自然语言生成技术的方法，旨在通过引入外部知识库来增强生成模型的能力，从而提高生成内容的质量和准确性。有了LLM为什么还需要RAG?Ø&nbsp;LLM知识局限：LLM模型自身的知识源于其训练数据，而现有的主流大模型的训练集基本都是构建的数据集，对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的，这部分知识也就无从具备。Ø&nbsp;LLM幻觉局限：LLM底层原理都是基于数学概率，其模型输出实质上是一系列数值运算，因此LLM有时候会一本正经地胡说八道，尤其是在LLM自身不具备某一方面的知识或不擅长的场景。Ø&nbsp;LLM数据安全：当前人工智能时代，数据安全至关重要，没有企业愿意承担数据泄露的风险，不可能将自身的私域数据上传第三方平台进行训练。这也导致完全依赖通用大模型自身能力的应用方案不得不在数据安全和效果方面进行取舍。&nbsp;为什么选择GBase 8c V6 + DeepSeek？Ø性能强劲，稳定高效：GBase 8c作为国产分布式数据库佼佼者，性能优异且更加安全稳定，V6版本集成了自研的分布式向量引擎，数据库优化器和执行器相对V5版本做了全面优化，性能大幅提升。DeepSeek的RAG模型更能精准理解用户需求。Ø&nbsp;灵活定制，无限可能：本地部署意味着用户可以根据自身需求，自由定制知识库内容和功能，打造更懂用户的AI助手。Ø&nbsp;数据安全，隐私保障：敏感数据本地存储，杜绝信息泄露风险，安心使用无顾虑。Ø&nbsp;离线可用，稳定可靠：无需依赖网络，随时随地访问自己的知识库，稳定流畅不卡顿。Ø&nbsp;成本可控，长期受益：一次部署，长期使用，无需持续支付高昂的云服务费用。&nbsp;搭建基础环境本试验所采用的操作系统为 centos7(x86_64)，开发环境使用 python3.11。&nbsp;安装python3.11若采用源码安装，源码包下载地址为<a href="https://www.python.org/ftp/python/3.11.11/">https://www.python.org/ftp/python/3.11.11/</a>如果系统openssl版本比较低，需要升级至openssl1.1.1。configuer 时需要指定--with-openssl，然后 make，make install即可。运行如下命令测试是否安装成功<pre><code class="language-plaintext">$ python3 --version</code></pre><pre><code class="language-plaintext">Python 3.11.11</code></pre>&nbsp;安装ollama服务首先，我们需要下载 ollama 的 pypi 包，以便后续通过python程序访问 ollama 服务：<pre><code class="language-plaintext">[gbase@gbase8c-5-155 ~]$ pip3 install ollama</code></pre>然后安装ommama服务(参考https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/linux.md)，可以通过一键安装命令：<pre><code class="language-plaintext">curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh</code></pre>或者手动安装：<pre><code class="language-plaintext">curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz</code></pre><pre><code class="language-plaintext">sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz</code></pre>启动ollama服务：<pre><code class="language-plaintext">ollama serve</code></pre>在另一个终端查看是否启动成功：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/NVTTfxbusTQHm7m1FjLrO/6.png">&nbsp;获取文本嵌入模型我们选取的是nomic-embed-text。nomic-embed-text是一个开源的文本嵌入模型，在处理短文和长文本任务方面有很大的优势，使用该模型将我们输入的文本转换为768维的向量数据，然后通过psycopg2将向量数据存入GBase 8c数据库，为后续的检索和匹配提供了强有力的支持。使用如下命令获取：<pre><code class="language-plaintext">$ ollama pull nomic-embed-text</code></pre>&nbsp;获取文本生成模型：我们选取的是DeepSeek-r1。DeepSeek-r1 模型是基于先进的深度学习技术开发的，它具有独特的架构和训练方式，能够更好地捕捉文本中的语义信息，从而为文本生成带来更出色的效果。使用如下命令获取：<pre><code class="language-plaintext">ollama pull deepseek-r1</code></pre>&nbsp;安装GBase 8c数据库通过GBase 8c分布式向量数据库将私域知识存储在本地，在快速检索的同时提供更加稳定、更加安全的数据防护。获取GBase 8c安装包，参考《GBase 8c V6_1.0.0_安装部署手册》手册进行数据库搭建。部署成功后查看集群运行情况：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/vKFLUZ98RvxP9HABARXfp/9.png">&nbsp;安装psycopg2<pre><code class="language-plaintext">pip3 install psycopg2</code></pre>通过psycopg2连接GBase 8c查看版本信息：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/COwkwUwq_2mItdISdsedO/11.png">输出如下：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/Ag0a2M9Qaw1AHcwtRqYsq/12.png">&nbsp;构建RAG实例：实现知识的高效检索与生成准备语料数据以 GBase 部分语料数据作为私域知识，部分内容如下：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/KmvzIf4Hi6gZquadL5ZwO/13.jpg">&nbsp;语料处理、嵌入、导入<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/ZnFX1VtoWPIgubPmgiM-W/14.jpg">执行完成后，GBase 8c数据库中表结构及数据如下：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/qJo9psQ5hMuN2y7d0NQeH/15.png"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/N5tNF1ehS5DIIEj88kfwd/16.png">&nbsp;查询检索仅使用DeepSeek进行检索：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/veFYA144e_Mo5tqYbWS5R/17.png">回答内容如下：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/o3VxqOlKJJmURw3yRuwsu/18.png">使用GBase 8c V6 + DeepSeek进行检索：首先将问题转换为向量，然后在GBase 8c向量知识库中进行检索，将检索的结果作为上下文，并为大模型制定PROMPT，最后进行提问：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/goF3yLHKqOoxNz7Vzwxb-/19.png">回答内容如下：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/t7wkdEzQ9fWb_UVo8Vaec/20.png">可见，使用 DeepSeek 结合 GBase 8c 搭建的RAG 应用，不仅能借助 DeepSeek 强大的文本生成能力和精准的文本嵌入功能，还能依GBase 8c 出色的向量数据库高效存储和快速检索向量数据，从而显著提升答案的准确性、可靠性，有效避免大语言模型的幻觉问题，为企业提供更优质的本地化知识服务。&nbsp;总 结基于ollama，我们成功利用GBase 8c和DeepSeek从零搭建起了简易的 RAG 应用，获取到了所需的知识数据。在这个过程中，我们对 RAG 技术和GBase 8c向量数据库有了更深入的理解，也切实体会到了它们在解决 LLM 实际应用问题上的作用。这个简易应用只是一个开端，读者可以依据自身需求对相关环节进行灵活调整和优化，以更好地满足不同场景的需要。 &nbsp;

GBase 8c+DeepSeek重新定义本地知识库搭建

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