Azure Cosmos DB AI Graph 由以下主要组件组成：数据存储是一个全球分布的、可扩展的数据库。查询引擎支持快速搜索和数据检索，并针对AI进行了优化。 API网关可以轻松地与外部系统集成，并充当与其他Azure服务交互的桥梁。
Azure Cosmos DB AI Graph 的核心组件
Azure Cosmos DB AI Graph 采用全球 贷款数据 分布式数据架构，允许数据分布和放置。这使得数据能够以低延迟的方式提供给世界各地的用户。为了确保可扩展性，它被设计为自动分区数据并均匀分配负载。
AI优化和索引
Azure Cosmos DB AI Graph 利用 AI 优化数据索引。虽然典型的数据库需要您手动设置索引，但 AI Graph 会自动生成最佳索引以提高 尽管全球疫情给经济带来了冲击 查询性能。这使得复杂的图形查询能够得到更快的处理。
如何管理图形数据
Azure Cosmos DB AI Graph 以节点和边的形式管理图形数据。节点代表实体（例如，用户、产品），边代表关系（例如，购买、关联）。这种数据结构可以直观地表示复杂的关系，使分析变得更容易。此外，还建立了机制来在更新数据时保持一致性。
查询处理和性能提示
Azure Cosmos DB AI Graph 查询引擎为 柬埔寨号码 图形数据提供了优化的查询处理。例如它支持Gremlin、SPARQL等图查询语言，实现高效的复杂模式搜索和路线搜索。此外，还使用缓存技术来提高频繁执行的查询的响应时间。
如何实现 RAG（检索增强生成）模型
RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型是一种结合大规模语言模型（LLM）和搜索技术来生成高精度答案的方法。通过利用 Azure Cosmos DB AI Graph，您可以实时获取信息并生成高度准确的内容。该模型对于提高企业知识库搜索和人工智能聊天机器人的准确性特别有用。本章详细说明了如何使用 Azure Cosmos DB AI Graph 实现 RAG 模型。
RAG 模型概述及其与 Azure Cosmos DB AI Graph 的相关性
除了预先训练的 LLM 之外，RAG 模型还能够从外部数据源获取最新信息。 Azure Cosmos DB AI Graph 非常适合 RAG 模型，因为它可以实现快速且可扩展的数据检索。尤其是与知识图谱结合时，它可以提供更准确的上下文并提高人工智能答案的可靠性。