张颖峰在其文章《Al 原生数据库 Infinity 系统架构与 RAG 技术实践》中深入探讨了RAG技术在AI原生数据库中的应用以及Infinity系统架构的设计和实现。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合检索与生成的新型AI范式，它融合了基于检索的模型和基于预训练的语言模型的能力，实现了在大规模文本数据中检索相关信息，并结合语言模型生成精准回答。
文章中提到，RAG技术的现状与未来是与AI基础架构紧密相连的，未来AI的基础设施将更加倾向于使用RAG这样的技术。基于向量数据库的RAG工作流程涉及文本切分、向量化、搜索文档和文本块等步骤，并借助向量数据库（VectorDB）来存储和检索信息，从而生成答案。文章指出，尽管长上下文语言模型（LLM）具有强大的“大海捞针”能力，但RAG在检索信息方面仍然不可或缺。
Infinity系统架构作为AI原生数据库的典型代表，具备从数据加工到AI模型推理的一体化解决方案。Infinity系统架构包括API、查询解析器（Query Parser）、查询规划器（Query Planner）、查询优化器（Query Optimizer）、查询管道执行器（Query Pipeline Executor）、目录（Catalog）、预写日志（Write Ahead Log）、后台作业（Background Job）以及列式存储（Columnar Storage）等部分。其中的列式存储支持ANN索引和倒排索引，还有向量索引，使得在处理大量非结构化数据时能更加高效。
Infinity的存储引擎利用了层次空间划分（HNSW）和分段（Segmentation）技术来优化查询性能。这种存储引擎能够处理包括数值、文本在内的多种类型的数据，并支持全文本搜索和向量搜索。Infinity系统在实际应用中还可能结合RAGFlow技术，RAGFlow是一种基于视觉模型的文档理解工具，它能够识别文档结构和表格结构，并支持多模态LLM，从而实现文档内容的结构化理解。
文章还强调了在数据加工过程中面临的挑战，例如向量无法提供精确查询、无法满足多样化查询需求以及“Garbage In, Garbage Out”的问题。为此，Infinity系统采用了多路召回和融合排序技术，以及交叉注意力重排（Cross Attentional Reranker），来提高查询分析的质量。
在展望未来RAG技术的应用时，张颖峰提出了RAG在多种场景下的潜力，比如在用户行为分析、CRM系统、日志分析和推荐系统等领域。通过RAG技术的应用，可以将用户行为数据、产品描述、日志信息等进行结构化处理，并结合Embedding技术，使计算机能够更好地理解并处理非结构化数据。
张颖峰通过详细的技术分析和实例演示，展示了一个AI原生数据库系统在实现RAG技术时涉及的核心架构和创新技术点。这些技术点不仅为当前AI领域的问题提供了有效的解决方案，也为未来的发展提供了技术路径和展望。
