Wren Engine 结合 LLM 的优势
建模定义语言（MDL）与大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）系统的集成，代表着在增强 AI 理解和生成类人文本能力方面迈出了重要一步。通过利用 MDL 以易于理解和组织的方式构建语义、关系、计算和聚合，数据对 LLMs 变得更加可访问和可解释。这种结构化方法允许将语义存储在向量存储中，LLMs 随后可以利用它在不同上下文中执行更准确和相关的语义搜索。
通过 MDL 增强 LLM 和 RAG：协同方法
- 结构化语义理解：通过以结构化方式存储语义，LLMs 可以访问丰富、有组织的上下文、含义和关系的存储库。这种结构化理解有助于 LLMs 更有效地掌握语言和上下文的细微差别，从而产生更准确和上下文相关的输出。
- 跨上下文语义搜索：将语义存储在向量存储中的能力使 LLMs 能够执行语义搜索，检索不仅仅基于关键词，而是与语义上下文相关的信息，例如计算、聚合和关系。此功能对于 RAG 实现至关重要，其中检索组件必须获取最相关的上下文来增强生成过程。
- 增强对关系、计算和聚合的理解：通过在 MDL 中编码关系、计算和聚合，LLMs 可以更深入地理解数据的底层结构和逻辑。这种理解使 LLMs 能够生成不仅在上下文上准确，而且在逻辑上与数据模型一致的响应。
- 改进的数据治理和安全性：在 MDL 中集成 ABAC 和 RBAC 可确保 LLMs 在数据治理策略和安全协议的范围内运行。此功能在 LLMs 访问敏感或受管制数据时尤为重要，因为它可确保合规性并保护隐私。