轻松搭建AI知识问答系统阿里云PolarDB MCP深度实践
应用介绍
无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能，还是其特有的OLAP分析与AI能力，通过MCP协议向LLM开放接口后，显著降低了用户使用门槛，更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础
模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一个由Anthropic在2024年11月25日开源的新标准。MCP为AI模型连接不同数据源和工具提供了标准化方式，MCP通过统一的数据交互规范，让LLM能够像“即插即用”一样快速对接表格、数据库、API、外部工具等多样化资源。
PolarDB是阿里巴巴自研的新一代云原生数据库，在计算存储分离架构下，利用软硬件结合的优势，为用户提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。PolarDB MySQL版100%兼容原生MySQL的多个版本，包括MySQL 5.6、MySQL 5.7和MySQL 8.0。
PolarDB MySQL版推出的列存索引（In-Memory Column Index，简称IMCI）面向OLAP场景大数据量复杂查询。通过列存索引，PolarDB MySQL版实现了一体化的实时事务处理和实时数据分析的能力，成为一站式HTAP数据库产品解决方案。通过一套数据库系统，即可满足业务的OLTP及OLAP需求。PolarDB MySQL的AI节点内置各种AI大模型和机器学习组件，无需手动将PolarDB中的数据同步至其他AI平台，便可直接通过SQL语句调用内置的AI大模型来完成复杂的分析任务。
如下图所示，直接向LLM咨询：“介绍下PolarDB代理的全局一致性”，回答的结果完全是自己瞎编造的，将各种DB的通用特性瞎编在一起，对于不太熟悉PolarDB代理的同学，有明显的误导作用。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索技术与大语言模型（LLM）生成能力的技术框架，其核心思想是通过从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息作为提示（Prompt）输入给LLM，从而提升模型回答的准确性、可控性和时效性，对于解决上述大模型幻觉有明显效果。
解决模型幻觉问题：RAG通过引入外部知识库的实时检索结果，为LLM提供事实依据，减少模型因知识缺失或过时而产生的“一本正经胡说八道”现象而微调仅能固化训练数据中的知识，无法动态更新，对幻觉问题的缓解有限。
实时性与时效性：RAG的知识库可动态更新（例如接入最新财报、政策文件），使LLM能应对时效性问题（如回答“2025年春运数据”）。相比之下，微调需要重新训练模型才能更新知识，成本高且耗时。
数据安全与隐私保护：企业可通过RAG将私有数据存储在本地知识库中，仅通过检索传递必要信息给LLM，避免将敏感数据上传至第三方模型进行微调，从而降低数据泄露风险。
成本与灵活性：微调需要大量计算资源和标注数据，且模型参数固定后难以适应新领域。RAG无需修改模型参数，仅需更新知识库即可快速适配新场景（如切换医疗、金融领域），显著降低维护成本。
可解释性与可控性：RAG的检索结果可作为生成答案的参考来源，增强输出的可追溯性；而微调后的模型决策过程难以透明化。
索引构建：将知识库中的文本分块（Chunking），通过嵌入模型（Embeddings）将文本转化为向量并存入向量数据库；
知识库建立：MCP Server提供了有如下能力的接口(Tool)：读取本地文件、然后进行文本分块和向量化，最后存储到向量数据库中；
知识检索：MCP Server提供了向量数据库的检索接口(Tool)，以便LLM回答问题前，先检索到相关的知识作为上下文Prompt，避免大模型幻觉产生。
本演示讲述的通过PolarDB MySQL MCP Server来实现实时分析能力知识问答系统（RAG应用），通过在vscode的cline插件（其他客户端cursor等类似）描述一句话，即可以将本地的一个目录下所有的知识文件导入到PolarDB中，然后就可以进行知识问答，具体如下：
：PolarDB for AI是PolarDB MySQL版的分布式机器学习组件，内置多种AI大模型。您无需手动将PolarDB中的数据同步至其他AI平台，便可直接通过SQL语句调用内置的AI大模型来完成复杂的分析任务。此外，PolarDB for AI还支持通过SQL语句来构建自定义模型和加载外部模型，本文主要使用了AI节点的文本向量化能力；
从上述案例可见，无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能，还是其特有的OLAP分析与AI能力，通过MCP协议向LLM开放接口后，显著降低了用户使用门槛，更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础。
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系，提升产品性能，打磨产品功能，从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手，打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系， 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台，为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案，提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
配置国内镜像源可大幅提升 Docker 拉取速度，解决访问 Docker Hub 缓慢问题。本文详解 Linux、Docker Desktop 配置方法，并提供测速对比与常见问题解答，附最新可用镜像源列表，助力高效开发部署。
Claude Code 是 Anthropic 推出的代码助手，支持在 Windows 通过 WSL（Windows Subsystem for Linux）运行。本文介绍如何在 Windows 系统中启用 WSL、安装 Ubuntu 子系统、配置 Python 与 Node.js 环境，并最终安装和运行 Claude Code。内容涵盖 WSL 设置、开发工具安装、依赖配置及常见问题解决方法，助你顺利在本地环境中使用 Claude Code 提升编码效率。
大语言模型，例如 DeepSeek，如果不能联网、不能操作外部工具，只能是聊天机器人。除了聊天没什么可做的。
让复杂 AI 应用构建就像搭积木：Spring AI Alibaba Graph 使用指南与源码解读
通过指南和完整的示例项目，你可以快速掌握 Spring AI Alibaba Graph 的使用方法，并在实际项目中高效地构建智能化应用。
淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓，解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力，支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体，显著降低IO与计算资源消耗，提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地，覆盖搜索、推荐等核心业务，通过618大促验证，实现千万级流量、秒级延迟，资源消耗降低30%，State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构，拓展AI场景应用。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
