问题一：在得到独立问题后，如何进行下一步操作？
在得到独立问题后，如何进行下一步操作？
参考回答：
在得到独立问题后，我们可以基于这个问题来求取其embedding（嵌入向量）。然后去向量数据库中搜索最相似的向量，找到与这个问题最相关的内容。这个过程通常是在Retrieval Plugin的功能中完成的。
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问题二：为什么ADB-PG适合作为Chatbot的知识数据库？
为什么ADB-PG适合作为Chatbot的知识数据库？
参考回答：
ADB-PG是一款具备大规模并行处理能力的云原生数据仓库。它支持行存储和列存储模式，既可以提供高性能的离线数据处理，也可以支持高并发的海量数据在线分析查询。因此我们可以说ADB-PG是一个支持分布式事务、混合负载的数据仓库平台，同时也支持处理多种非结构化和半结构化数据源。如通过向量检索插件实现了对图片、语言、视频、文本等非结构化数据的高性能向量检索分析，对JSON等半结构化数据的全文检索分析。因此在AIGC场景下，ADB-PG既可以作为一款向量数据库满足其对向量存储和检索的需求，也可以满足其他结构化数据的存储和查询，同时也可以提供全文检索的能力，为AIGC场景下的业务应用提供一站式的解决方案。
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问题三：ADB-PG是什么类型的数据仓库？
ADB-PG是什么类型的数据仓库？
参考回答：
ADB-PG是一款具备大规模并行处理能力的云原生数据仓库，它支持行存储和列存储模式，既可以提供高性能的离线数据处理，也可以支持高并发的海量数据在线分析查询。
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问题四：ADB-PG支持哪些类型的数据源处理？
ADB-PG支持哪些类型的数据源处理？
参考回答：
ADB-PG支持处理多种非结构化和半结构化数据源，如通过向量检索插件实现了对图片、语言、视频、文本等非结构化数据的高性能向量检索分析，对JSON等半结构化数据的全文检索分析。
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问题五：ADB-PG在AIGC场景下能提供哪些能力？
ADB-PG在AIGC场景下能提供哪些能力？
参考回答：
在AIGC场景下，ADB-PG既可以作为一款向量数据库满足其对向量存储和检索的需求，也可以满足其他结构化数据的存储和查询，同时还可以提供全文检索的能力，为AIGC场景下的业务应用提供一站式的解决方案。
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