从 RAG 到 GraphRAG：用 openGauss 打造“一库多能”的 AI 原生数据底座

从 RAG 到 GraphRAG：用 openGauss 打造“一库多能”的 AI 原生数据底座

前言：为什么是现在：RAG 热潮与“多模数据底座”

随着大模型（LLM）爆火，“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已从一个技巧变成 AI 应用的基础设施：你要的不只是“大模型+prompt”，而是一个可控、高质量、可解释的 检索链路。向量数据库负责语义召回、全文检索负责关键词召回、知识图谱负责关系召回——但现实中很多企业会把这三者拆成三套系统：向量库、全文库、图谱库。这样做的结果往往是：系统复杂、数据一致难控、运维成本高。

openGauss 的价值在于：尽可能把这些能力收敛进一个数据库系统。

l 它一方面是一个企业级开源关系型数据库，具备高性能、高可靠、高安全、易运维等特性。

l 另一方面，它在最新版本中原生集成了向量检索（DataVec）、图数据库扩展（AGEGraph）、自治运维（AI4DB/DBMind）等 AI 场景能力。

 

因此，从工程落地的角度看，如果你想打通“结构化数据 + 向量检索 +知识图谱 +大模型输出”这一链路，openGauss 提供了一个非常值得尝试的“单库”路线。

openGauss 是什么：AI 原生能力总览

核心简介

openGauss 是一个面向企业、开源的关系型数据库系统，强调“高性能／高可靠／高安全／智能运维”。 (docs.opengauss.org)

 

在其官网上也明确列出其在银行、电信、制造等行业的广泛部署实践。 (opengauss.org)

AI 原生能力矩阵

l DataVec 向量数据库：openGauss 内核级向量引擎，支持精确 & 近似 (ANN) 检索、L2/余弦/内积距离、向量数据类型（vector/bitvec/sparsevec）等。 (docs.opengauss.org)

l AGEGraph 图数据库引擎：支持在 openGauss 内运行图扩展，用于知识图谱存储、查询、关系推理，从而服务于“GraphRAG”方案。 (modb.pro)

l AI4DB（又名 DBMind）自治运维平台：提供慢 SQL 根因分析、索引推荐、时序趋势分析等能力，降低数据库运维门槛。 (SpringerLink)

l DataPod/资源池化架构：支持读写分离、资源弹性、存储/计算分离等，用于服务大规模 AI 场景的高并发、弹性扩展。

l DataKit 数据迁移：支持从 PostgreSQL、MySQL、SQL Server 等迁移到 openGauss，方便已有系统平滑过渡。

架构图示

 

 

向量世界的入口：DataVec

每一个现代 RAG 系统，底层都离不开“向量检索”。

DataVec 就是 openGauss 打造的“向量引擎”，也是它进入 AI 世界的第一扇门。想象一下，你在 SQL 里操作的不再只是数字、文本、时间，而是一串代表语义的 1024 维浮点数。

DataVec 让这些高维向量也能被“当作数据”一样被建表、索引、查询。

�� 一点直观感受

举个例子，如果你在做一个技术文档问答系统：

CREATE TABLE doc_embed (  
  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,  
  title TEXT,  
  content TEXT,  
  emb vector(768)  
);

这张表其实就相当于你的语义知识库。

每一段文档都被转成向量 emb 存进去，随后可以用一行 SQL 做“语义检索”：

 

SELECT id, title, 1 - (emb <=> $query_vec) AS sim  
FROM doc_embed  
ORDER BY emb <-> $query_vec  
LIMIT 5;

这不是 Milvus、也不是 Weaviate，而是“原生 SQL”。

这意味着你不需要额外部署一个专门的“向量库”系统，不需要学新 API，只要懂 SQL，就能做语义检索。

语义之外的关系：GraphRAG

向量检索擅长“相似性”，但企业的问题往往更复杂：

“谁跟谁有关系？”

“为什么出现这个结果？”

“一个事件能影响几层下游？”这些问题，向量空间是“连续”的，它无法显式表达“结构性关系”。

于是，GraphRAG（图谱增强生成）开始崛起。GraphRAG 的核心思想是：

在语义召回之外，用图谱结构显式表示“人—事—物”的关系，再把这种关系融入生成。openGauss 的 AGEGraph 扩展 就是为这种需求而生。

** 举个脑洞的例子**

假设我们在做一个智能客服系统，知识库里有用户、产品、投诉单、维修工单等。

在向量库里，你可以找到“描述类似问题的文本”；

但如果想问：“哪些用户在过去 3 个月投诉了这类产品？”

“这些投诉集中在哪个服务中心？”这时候，图数据库才是关键。

CREATE EXTENSION age;  
SELECT create_graph('customer_graph');  
   
-- 插入节点与关系  
SELECT * FROM cypher('customer_graph',  
  $$ CREATE (u:User {name:'王亚琪'})-[:COMPLAINED]->(p:Product {name:'openGauss AI版'}) $$ ) AS (v agtype);

这样一来，你就能用 Cypher 查询语句直接在 openGauss 里跑图查询：

SELECT * FROM cypher('customer_graph',  
  $$ MATCH (u:User)-[:COMPLAINED]->(p:Product)  
     RETURN u.name, p.name $$ ) AS (v agtype);

而 RAG 系统可以把这种图谱关系和向量召回结果融合，让回答不只是“相似”，而是“有逻辑”。

 

一库多能：当标量、向量与图谱共存

这就是 openGauss 最独特的地方。

它不仅能存放传统业务数据（标量），还能在同一个引擎下存放向量数据、全文数据、图谱数据。这种融合不是简单的“支持多种数据类型”，而是能在同一个 SQL 查询中联合操作。

比如：

SELECT o.id, o.user_id, 1 - (f.emb <=> $query_vec) AS sim  
FROM orders o  
JOIN faq_vector f ON o.product_id = f.id  
WHERE o.status = 'active'  
ORDER BY sim DESC  
LIMIT 10;

这里同时用到了结构化过滤（订单状态）、语义检索（向量相似度）和关联关系（订单与FAQ映射）。

一个查询，三个世界。我称这种能力为： “数据的多模共振” 。

企业的数据不再是“表格 + 外部系统”的碎片，而是一个统一的多模数据空间。

这种设计，让 openGauss 在构建 AI 知识中台、智能问答、推荐系统、企业知识图谱时，有了压倒性的工程简洁度。

生态联动：LangChain、Dify 与 AI 平台的拼图

openGauss 并没有闭门造车。在生态层面，它积极兼容主流 AI 开发框架，比如 LangChain、Dify。
LangChain 集成示例

from langchain_community.vectorstores import OpenGauss  
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings  
   
db = OpenGauss.from_texts(  
    ["openGauss 是 AI 原生数据库", "GraphRAG 改变了知识检索的方式"],  
    embedding_function=OpenAIEmbeddings(),  
    connection_string="postgresql://user:pwd@localhost:5432/ogdb"  
)

这样，你可以直接在 LangChain 的 RAG Pipeline 中使用 openGauss 作为 VectorStore，不再依赖 Milvus、Pinecone。

�� Dify 集成

Dify 也是一个典型的 “零代码搭建 RAG 应用平台”。

只需要在 .env 文件中写上：

VECTOR_STORE=opengauss  
VECTOR_OPENGAUSS_CONN=postgresql://user:pwd@localhost:5432/db

 

然后一键 docker-compose up -d，就能让你的 openGauss 成为 Dify 的底层知识检索引擎。

这种兼容性，说明 openGauss 正在成为 AI 工具链里的一等公民，而不是那个“只能在业务后台静静运行的数据库”。

 

从工程到策略：企业为什么会选择 openGauss

我跟一些团队交流时，他们在选数据库的时候其实并不看“功能表”，而是看两个维度：

1.  架构复杂度能不能降下来？

2.  未来的扩展路线会不会越走越通？

openGauss 的优势就在这两个问题上：

•  架构层面，一库兼容多模，减少系统数量；

• 战略层面，AI 原生 + 向量引擎 + 图谱支持，让数据能自然过渡到智能阶段。

而且它的设计更贴近“企业思维”：可控、自主、安全。

你可以在本地、云端、国产芯片上自由部署，无锁定风险。

这对于金融、通信、能源这些行业来说，是非常关键的。

未来的趋势：数据库正在“有意识”

当数据库开始理解向量、图谱、语言时，它其实正在学会“理解世界”。

openGauss 迈出的这一步，恰好是数据库从“记忆”走向“认知”的标志。未来的数据库，可能会这样工作：

•  它知道你表里的数据意义；

•  它能自动为你的查询选最优索引；

• 它能提前预测负载波动，自动扩缩容；

•  它能在大模型调用前自动准备上下文。

openGauss 已经在这种方向上布好局。

AI4DB（数据库自治引擎）让它能自己优化；

DataVec 让它能理解语义；

AGEGraph 让它能理解关系。这三者加在一起，你会发现数据库已经不再是“存储工具”，而是AI 应用的地基。

 

写在最后：

大模型的浪潮中，很多人关注的是 ChatGPT、Claude、Gemini 这样的“上层建筑”；

但真正决定一个智能系统能否落地的，往往是它的“地基”——数据基础设施。openGauss 在这一点上极其克制，却又极其强大。

它没有喧嚣的口号，而是在底层默默把“AI 能力”写进数据库基因里。当你真正理解它的“一库多能”理念，你会发现它不是 PostgreSQL 的模仿者，而是未来数据库形态的探索者。

 

总结：一张开放的未来蓝图

能力维度	openGauss 的实现方向
向量检索	DataVec 内核集成，支持 HNSW、IVF-PQ、DiskANN
图谱推理	AGEGraph 扩展，支持 Cypher 图查询
全文检索	内置 BM25 + SQL 混合检索
智能运维	AI4DB（DBMind）自动索引推荐与慢 SQL 分析
生态兼容	支持 LangChain、Dify、Spring Boot、openEuler
部署架构	资源池化（DataPod），支持读写分离与弹性伸缩

如果你正在为企业构建“知识检索 + 大模型生成”系统（RAG 系统），或者计划把结构化与非结构化数据打通、形成统一数据底座，openGauss 提供了一个非常有吸引力的选项。它不仅是一个成熟的关系型数据库，还内置了向量检索、图谱管理、智能运维等 AI 场景能力。