**將數據庫（結構化數據）接入 RAG（Retrieval-Augmented Generation）**的常見方式，并分別說明其實現方法、優點與缺點。
方式一：LLM 自動生成查詢語句（SQL/NoSQL）直接訪問數據庫
方法概述
- 用戶提出自然語言問題后，系統使用 LLM 將問題意圖解析為結構化查詢（SQL 或 NoSQL 查詢），然后直接執行該查詢在數據庫中獲取結果，再結合檢索的文本內容形成回答。
優點
- 靈活性高：對任意結構化字段都可進行動態查詢，適用多種查詢場景；
- 實時性強：查詢直接訪問數據庫，返回最新數據，無需額外的數據轉換或緩存；
- 開發效率：在小規模或快速驗證場景下可直接讓 LLM 生成查詢，不需搭建復雜接口。
缺點
- 安全風險：若未做嚴格約束，易產生錯誤或潛在 SQL 注入；
- 可控性低：需要精心設計 Prompt 以避免 LLM 生成不合理或低效的查詢；
- 運維難度：在高并發或復雜查詢時，數據庫壓力增大，需做好擴展與負載均衡。
方式二：API/中間層服務封裝
方法概述
- 為數據庫常用的查詢操作（或統計功能）封裝一層后端 API（REST 或 RPC），RAG 系統在檢索或回答生成過程中調用這些 API 獲取所需結構化數據。
優點
- 安全可控：只暴露有限的接口與參數，減少 SQL 注入和亂查風險；
- 可維護性好：統一的服務層便于版本管理、監控和擴展；
- 更易合規：可在 API 層對請求進行審計、權限控制、脫敏操作。
缺點
- 靈活度有限：只支持已封裝的常見查詢，無法隨意拼接復雜的自定義查詢；
- 開發成本：需要額外開發與維護一套中間服務；
- 延遲與網絡開銷：跨服務調用稍增系統延遲，需要做好性能優化。
方式三：將數據庫字段做元數據 (Metadata) 寫入向量索引
方法概述
- 在對文檔或 Chunk 做向量化時，將數據庫中的結構化字段（如時間、類別、作者、ID）一并存儲為元數據（metadata）。在檢索時可通過 metadata filter 篩選或排序。
優點
- 檢索與過濾一體化：在同一向量數據庫中完成語義檢索與結構化過濾/排序；
- 簡化系統架構：無需額外的數據庫查詢邏輯，可直接使用向量數據庫的 metadata 功能；
- 可加速檢索：對于按特定字段過濾的場景（如日期范圍、分類標簽），一次查詢即可完成。
缺點
- 更新麻煩：若數據庫字段頻繁變化，需要頻繁更新向量索引；
- 可存儲字段有限：向量數據庫元數據字段通常不適合存儲大量或復雜結構；
- 不適合復雜計算：無法直接進行復雜統計或聚合，仍需另外的數據庫來做分析。
方式四：將結構化數據轉換成文本或 JSON 并做向量化
方法概述
- 將數據庫表中的行或記錄導出為文本（如 CSV/JSON）或以“Key: Value”的方式串到文檔中，再與其他文本一同嵌入到向量索引里。
優點
- 統一檢索：所有信息（原本結構化 + 非結構化）都能統一通過語義檢索發現；
- 快速實現：無需單獨維護數據庫連通，可直接將數據定期導出到文本索引；
- 有利于關聯：對有跨表關聯或“文檔 + 表數據”一并處理的場景很便利。
缺點
- 存儲冗余：大量結構化記錄轉文本后會占用更多存儲；
- 時效性差：需要周期性導出才能保持與數據庫同步，實時性不足；
- 檢索精確度：數字、ID 等在文本形式下的語義相似度效果可能欠佳。
方式五：混合檢索（Hybrid Search）+ 結果融合
方法概述
- 將結構化數據與非結構化文檔分別保持在各自獨立的索引（數據庫 與 向量檢索/倒排索引），在用戶提問后，并行或分步查詢二者，然后融合或綜合結果，最后送進 LLM 生成最終回答。
優點
- 各司其職：數據庫做精準結構化檢索；向量引擎做語義搜索；
- 擴展性強：兩套系統可單獨擴容或升級，不會彼此干擾；
- 多維度增強：可把數據庫返回的指標、統計結果與文檔檢索的上下文組合在一起回答。
缺點
- 系統集成復雜：需要編排多個檢索流程并做結果合并；
- 多輪對話需管理：在對話場景下，需要緩存或傳遞上一次結構化查詢結果；
- 一致性挑戰：要確保數據庫數據與文檔元數據的關聯正確，避免出現沖突信息。
總結與建議
- 如果數據安全和可控性是首要考量，且查詢內容比較固定，常選擇API/中間層封裝（方式二）或混合檢索（方式五）。
- 如果需在快速驗證或實驗性場景下讓 LLM 更靈活訪問表字段，可考慮直接生成 SQL（方式一），但要做好安全隔離和 Prompt 限制。
- 如果業務系統里非結構化文本與結構化字段偶爾需要做簡單的聯合過濾，可在向量庫 metadata（方式三）里記錄關鍵字段。
- 若結構化數據規模不大、變動不頻繁，也可通過**文本化（JSON/CSV）**定期導入索引（方式四），實現全量語義檢索，但實時性與精確度不如直接訪問數據庫。
不同方式各具優缺點，取決于項目的規模、實時性需求、安全合規要求、檢索多樣性以及團隊的研發維護能力。在實踐中，也常將多種方式結合，以在滿足安全、準確、靈活的同時，兼顧系統性能與易用性。
