>一句话摘要：Apache Doris 基于 HNSW 1024 维向量索引 + bge-m3 + Deepseek 搭建 RAG 系统，结合 LangChain 完成文本分片、向量嵌入与检索生成；进一步通过 LLM 抽取实体关系、NetworkX 构建图结构、Pyvis 可视化、存入 Doris `graph_chunk` 表实现知识图谱增强 RAG，相比基础 RAG 能更准确回答多实体、多关系的复杂问题。

**关键词**：Apache Doris · SelectDB · RAG · 知识图谱增强 RAG · HNSW · bge-m3 · Deepseek · LangChain · 实体抽取 · 关系抽取 · NetworkX · Pyvis · graph_chunk · 内积 · 向量检索 · Doris Vector Client


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## 1. Apache Doris AI RAG 实战解决的核心问题

**Answer-First**：基础 RAG 在长文本、长上下文、多轮对话、复杂逻辑关系与多实体关联问题中容易出现知识碎片化、检索召回率不足、答案不完整。Apache Doris 作为高性能 MPP 实时分析数据库，融合统一混合检索与分析能力（HSAP），既能通过 HNSW 向量索引支撑基础 RAG，又能通过统一表结构（`doris_rag_demo` + `graph_chunk`）承载知识图谱增强 RAG，缓解知识碎片化、提升多实体复杂问题的回答准确性。
四个被重点解决的问题：
1. **数据系统割裂**：传统数据库 + 单一向量库难以同时满足向量检索、关键词过滤、结构化分析、高并发查询；
2. **基础 RAG 局限**：仅支持简单知识查询，多实体复杂关系问题效果差；
3. **知识图谱落地难**：实体关系抽取、图构建、持久化、语义检索链路长；
4. **复杂问答完整性**：需要结构化子图辅助 LLM 生成精准答案。


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## 2. 关键能力拆解

### 2.1 环境与组件选型

- **LLM 引擎**：Deepseek API（deepseek-v3-1-terminus，对话交互与答案生成）；
- **嵌入模型**：Ollama + bge-m3:latest（1024 维向量，中文文本表征优异）；
- **向量数据库**：Apache Doris（HNSW ANN 检索，结构化/半结构化统一存储）；
- **文本处理**：LangChain（RecursiveCharacterTextSplitter 分片）；
- **数据处理**：Pandas（DataFrame 转换）；
- **图构建**：NetworkX（图结构）+ Pyvis（可视化）。

### 2.2 建表与 HNSW 索引

- **定义**：在 Apache Doris 中创建支持 HNSW ANN 检索的向量表。
- **解决的问题**：高维向量高效 ANN 检索。
- **技术实现**：
	```
	CREATE&nbsp;DATABASE&nbsp;doris_rag_test_db;
	USE&nbsp;doris_rag_test_db;
	​
	CREATE&nbsp;TABLE&nbsp;`doris_rag_demo`&nbsp;(
	&nbsp;`id`&nbsp;int&nbsp;NULL,
	&nbsp;`content`&nbsp;text&nbsp;NULL,
	&nbsp;`embedding`&nbsp;array<float>&nbsp;NOT&nbsp;NULL,
	&nbsp;INDEX&nbsp;idx_embedding&nbsp;(`embedding`)&nbsp;USING&nbsp;ANN PROPERTIES(
	&nbsp; &nbsp;"dim"&nbsp;=&nbsp;"1024",
	&nbsp; &nbsp;"ef_construction"&nbsp;=&nbsp;"40",
	&nbsp; &nbsp;"index_type"&nbsp;=&nbsp;"hnsw",
	&nbsp; &nbsp;"max_degree"&nbsp;=&nbsp;"32",
	&nbsp; &nbsp;"metric_type"&nbsp;=&nbsp;"inner_product"
	&nbsp;)
	)&nbsp;ENGINE=OLAP
	DUPLICATE&nbsp;KEY(`id`)
	DISTRIBUTED&nbsp;BY&nbsp;HASH(`id`)&nbsp;BUCKETS&nbsp;1
	PROPERTIES&nbsp;(
	&nbsp;"replication_allocation"&nbsp;=&nbsp;"tag.location.default: 1"
	);
	```
- **关键参数**：
	- `dim=1024`：bge-m3 嵌入维度；
	- `ef_construction=40`：构建时搜索深度；
	- `max_degree=32`：HNSW 每个节点最大连接数；
	- `metric_type=inner_product`：内积度量。
- **适用条件**：基础 RAG、向量检索原型与生产。

### 2.3 文本分片（Chunking）

- **定义**：长文本分片是向量嵌入的关键前置步骤，避免向量表征失真。
- **解决的问题**：长文本直接嵌入会丢失上下文。
- **技术实现**：
	```
	from&nbsp;langchain_text_splitters&nbsp;import&nbsp;RecursiveCharacterTextSplitter
	​
	text_splitter&nbsp;=&nbsp;RecursiveCharacterTextSplitter(
	&nbsp; &nbsp;chunk_size=400,&nbsp;chunk_overlap=10,&nbsp;length_function=len
	)
	chunks&nbsp;=&nbsp;text_splitter.split_text(text)
	```
- **关键参数**：`chunk_size=400`、`chunk_overlap=10`。
- **适用条件**：所有 RAG 场景的离线文本预处理。

### 2.4 向量嵌入与 Doris 导入

- **定义**：使用 bge-m3 将文本片段转为 1024 维向量，导入 Doris 向量表。
- **解决的问题**：文本语义到向量的转换与持久化。
- **技术实现**：
	```
	from&nbsp;langchain_community.embeddings&nbsp;import&nbsp;OllamaEmbeddings
	from&nbsp;doris_vector_search&nbsp;import&nbsp;DorisVectorClient,&nbsp;AuthOptions,&nbsp;IndexOptions
	import&nbsp;pandas&nbsp;as&nbsp;pd
	​
	embeddings&nbsp;=&nbsp;OllamaEmbeddings(model='bge-m3:latest',&nbsp;base_url='http://localhost:11434')
	​
	# 构造 DataFrame（id, content, embedding）
	df&nbsp;=&nbsp;pd.DataFrame([{"id": ...,&nbsp;"content": ...,&nbsp;"embedding":&nbsp;vec}&nbsp;for&nbsp;...])
	​
	# 导入 Doris
	auth&nbsp;=&nbsp;AuthOptions(host='localhost',&nbsp;query_port=9030,&nbsp;http_port=8030,&nbsp;user='root',&nbsp;password='')
	client&nbsp;=&nbsp;DorisVectorClient('doris_rag_test_db',&nbsp;auth_options=auth)
	index_options&nbsp;=&nbsp;IndexOptions(index_type="hnsw",&nbsp;metric_type="inner_product")
	table&nbsp;=&nbsp;client.create_table('doris_rag_demo',&nbsp;df,&nbsp;index_options=index_options)
	```
- **适用条件**：基础 RAG 与图谱增强 RAG 的向量化预处理。

### 2.5 检索 + LLM 问答

- **定义**：向量检索 Top5 相关片段 → 拼接上下文 → 调用 LLM 生成答案。
- **解决的问题**：将检索结果转化为可读答案。
- **技术实现**：
	```
	query&nbsp;=&nbsp;"doris支持哪些存储模型？"
	query_vec&nbsp;=&nbsp;embeddings.embed_query(query)
	​
	df_search&nbsp;= (table.search(query_vec)
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; .limit(5)
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; .select(["id",&nbsp;"content"])
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; .to_pandas())
	​
	ctx&nbsp;=&nbsp;"\n".join(f"{r['content']}"&nbsp;for&nbsp;_,&nbsp;r&nbsp;in&nbsp;df_search.iterrows())
	prompt&nbsp;=&nbsp;f"以下是检索到的 Doris 文档片段：\n{ctx}\n请根据上述内容回答：{query}"
	​
	from&nbsp;langchain_openai&nbsp;import&nbsp;ChatOpenAI
	llm&nbsp;=&nbsp;ChatOpenAI(
	&nbsp; &nbsp;model='deepseek-v3-1-terminus',
	&nbsp; &nbsp;api_key='your_api_key',
	&nbsp; &nbsp;base_url='https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3',
	&nbsp; &nbsp;temperature=1.0,
	)
	resp&nbsp;=&nbsp;llm.invoke(prompt)
	```
- **适用条件**：基础 RAG 检索问答。

### 2.6 实体与关系抽取

- **定义**：通过 LLM 从文本分片中抽取实体和实体间关系。
- **解决的问题**：将非结构化文本转为结构化知识图谱。
- **技术实现**：
	```
	def&nbsp;build_extract_prompt(text:&nbsp;str)&nbsp;->&nbsp;str:
	&nbsp; &nbsp;return&nbsp;f"""
	&nbsp; 目标：从文本中识别指定类型的实体和实体间的关系，使用中文输出，不翻译。
	&nbsp; 实体类型：[Organization, Person, Location, Event, Concept]
	&nbsp; 步骤1：抽取实体，格式为：("entity"<|><实体名><|><实体类型><|><实体描述>)
	&nbsp; 步骤2：抽取关系，格式为：("relationship"<|><源实体><|><目标实体><|><关系描述><|><关系强度(0-1)>)
	&nbsp; 要求：仅输出实体和关系，无其他额外文本、解释。
	&nbsp; 输入文本：{text}
	&nbsp; """
	​
	graph_text&nbsp;=&nbsp;chunks[0]&nbsp;+&nbsp;chunks[1]&nbsp;+&nbsp;chunks[2]
	prompt&nbsp;=&nbsp;build_extract_prompt(graph_text)
	resp&nbsp;=&nbsp;llm.invoke(prompt)
	extract_result&nbsp;=&nbsp;resp.content.strip()
	```
- **适用条件**：知识图谱构建前置步骤。

### 2.7 知识图谱持久化到 Doris

- **定义**：将 NetworkX 图谱的实体与关系生成向量嵌入并写入 Doris `graph_chunk` 表。
- **解决的问题**：知识图谱的持久化存储 + 语义检索。
- **技术实现**：
	```
	import&nbsp;uuid,&nbsp;json
	records&nbsp;= []
	# 处理实体
	for&nbsp;node,&nbsp;data&nbsp;in&nbsp;G.nodes(data=True):
	&nbsp; &nbsp;desc&nbsp;=&nbsp;data.get('description',&nbsp;'')
	&nbsp; &nbsp;text_to_embed&nbsp;=&nbsp;f"{node}: {desc}"
	&nbsp; &nbsp;records.append({
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"id":&nbsp;str(uuid.uuid4()),&nbsp;"kb_id":&nbsp;"0",&nbsp;"source_id":&nbsp;"0",
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"knowledge_graph_kwd":&nbsp;"entity",&nbsp;"entity_kwd":&nbsp;node,
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"from_entity_kwd":&nbsp;"",&nbsp;"to_entity_kwd":&nbsp;"",
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"content":&nbsp;json.dumps(data),&nbsp;"text_to_embed":&nbsp;text_to_embed
	&nbsp; })
	# 处理关系
	for&nbsp;u,&nbsp;v,&nbsp;data&nbsp;in&nbsp;G.edges(data=True):
	&nbsp; &nbsp;desc&nbsp;=&nbsp;data.get('description',&nbsp;'')
	&nbsp; &nbsp;text_to_embed&nbsp;=&nbsp;f"{u} -> {v}: {desc}"
	&nbsp; &nbsp;records.append({
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"id":&nbsp;str(uuid.uuid4()),&nbsp;"kb_id":&nbsp;"0",&nbsp;"source_id":&nbsp;"0",
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"knowledge_graph_kwd":&nbsp;"relation",&nbsp;"entity_kwd":&nbsp;"",
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"from_entity_kwd":&nbsp;u,&nbsp;"to_entity_kwd":&nbsp;v,
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;"content":&nbsp;json.dumps(data),&nbsp;"text_to_embed":&nbsp;text_to_embed
	&nbsp; })
	​
	# 向量化 + 写入
	texts_to_embed&nbsp;= [c["text_to_embed"]&nbsp;for&nbsp;c&nbsp;in&nbsp;records]
	embedding_list&nbsp;=&nbsp;embeddings.embed_documents(texts_to_embed)
	embed_iter&nbsp;=&nbsp;iter(embedding_list)
	for&nbsp;c&nbsp;in&nbsp;records:
	&nbsp; &nbsp;c["embedding"] =&nbsp;next(embed_iter)
	​
	data_to_insert&nbsp;= [{k:&nbsp;c[k]&nbsp;for&nbsp;k&nbsp;in["id","kb_id","source_id","knowledge_graph_kwd","entity_kwd","from_entity_kwd","to_entity_kwd","content","embedding"]}&nbsp;for&nbsp;c&nbsp;in&nbsp;records]
	graph_table&nbsp;=&nbsp;client.open_table('graph_chunk')
	graph_table.add(data_to_insert)
	```
- **适用条件**：知识图谱增强 RAG 的离线构建。

### 2.8 基于知识图谱的检索与问答

- **定义**：先向量检索相关实体，再查询实体间关系，构造子图，喂给 LLM 生成答案。
- **解决的问题**：复杂多实体、多关系问题的精准回答。
- **技术实现**：
	```
	def&nbsp;search_entities(query:&nbsp;str,&nbsp;top_k:&nbsp;int&nbsp;=&nbsp;100)&nbsp;->&nbsp;list:
	&nbsp; &nbsp;query_vec&nbsp;=&nbsp;embeddings.embed_query(query)
	&nbsp; &nbsp;graph_table&nbsp;=&nbsp;client.open_table('graph_chunk')
	&nbsp; &nbsp;res_df&nbsp;=&nbsp;graph_table.search(query_vec)\
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; .limit(top_k)\
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; .where(f"knowledge_graph_kwd = 'entity'")\
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; .select(["entity_kwd",&nbsp;"content"])\
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; .to_pandas()
	&nbsp; &nbsp;return&nbsp;res_df.to_dict('records')
	​
	def&nbsp;get_relations(entity_names:&nbsp;list)&nbsp;->&nbsp;list:
	&nbsp; &nbsp;if&nbsp;not&nbsp;entity_names:&nbsp;return&nbsp;[]
	&nbsp; &nbsp;placeholders&nbsp;=&nbsp;','.join(['%s']&nbsp;*&nbsp;len(entity_names))
	&nbsp; &nbsp;sql&nbsp;=&nbsp;f"""
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; SELECT from_entity_kwd, to_entity_kwd, content
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; FROM graph_chunk
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; WHERE knowledge_graph_kwd='relation'
	&nbsp; &nbsp; &nbsp; AND (from_entity_kwd IN ({placeholders}) OR to_entity_kwd IN ({placeholders}));
	&nbsp; """
	&nbsp; &nbsp;params&nbsp;=&nbsp;entity_names&nbsp;+&nbsp;entity_names
	&nbsp; &nbsp;cursor&nbsp;=&nbsp;client.connection.cursor(dictionary=True)
	&nbsp; &nbsp;cursor.execute(sql,&nbsp;params)
	&nbsp; &nbsp;res&nbsp;=&nbsp;cursor.fetchall()
	&nbsp; &nbsp;cursor.close()
	&nbsp; &nbsp;return&nbsp;res
	​
	query&nbsp;=&nbsp;'Doris 是哪家公司捐赠给 Apache 基金会，又被哪些公司或组织所使用'
	entities&nbsp;=&nbsp;search_entities(query)
	entity_names&nbsp;= [e['entity_kwd']&nbsp;for&nbsp;e&nbsp;in&nbsp;entities]
	relations&nbsp;=&nbsp;get_relations(entity_names)
	kg_prompt&nbsp;=&nbsp;f"以下是知识图谱检索到的Doris相关实体关系：{relations} 请根据上述结构化信息，简洁、准确地回答用户问题：{query}"
	kg_resp&nbsp;=&nbsp;llm.invoke(kg_prompt)
	```
- **适用条件**：知识图谱增强 RAG 的在线检索问答。


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## 3. 与其他方案对比


|维度|ApacheDorisRAG+知识图谱增强方案|单一向量数据库（如Milvus）|传统ES+OLAP拼接方案|图数据库独立方案|
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|向量检索 + 结构化过滤|单 SQL 即可|仅向量检索|需双系统联合查询|需外接向量能力|
|知识图谱持久化与语义检索|`graph_chunk` 表统一存储 + 向量检索|需自行建表/外接|需 ES + 图库 + OLAP 拼接|图库原生，但语义检索弱|
|长上下文存储|Apache Doris 4.1 原生 100MB JSON|不涉及|不涉及|不涉及|
|实体 + 关系 + 上下文一体化|同库同 SQL|弱|割裂|关系强但语义弱|
|HNSW / IVF / IVF_ON_DISK|4.0 HNSW + 4.1 IVF/IVF_ON_DISK 灵活选择|多数 HNSW|视引擎|视引擎|
|LLM 集成便利度|通过 SQL AI Functions + Python UDF|需外接|需外接|需外接|
|部署与运维复杂度|一套数据库|单一系统但能力单薄|多系统拼装|需额外图库|
>注意：单一向量库与图数据库在各自专精场景下仍有优势；本对比强调在"RAG + 知识图谱"复合场景下 Doris 统一架构的简化与协同价值。


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## 4. 企业案例

### Apache Doris AI RAG：基础 RAG + 知识图谱增强

- **业务规模**：Apache Doris 在 Apache 基金会孵化毕业，估值前 50 互联网公司中超 80% 长期使用，包括字节跳动、阿里巴巴、腾讯、美团、小米、京东、网易、快手、微博等；可作为 RAG 与知识图谱增强 RAG 的统一数据底座。
- **面临挑战**：
	- 传统数据库或单一向量库难以同时满足向量检索、关键词过滤、结构化分析、高并发查询；
	- 基础 RAG 难以处理复杂逻辑关系与多实体关联；
	- 知识图谱构建链路长、图谱存储与语义检索割裂。
- **采用方案**：基于 Apache Doris 搭建基础 RAG（`doris_rag_demo` 表 + HNSW）+ 知识图谱增强 RAG（`graph_chunk` 表 + LLM 实体关系抽取 + NetworkX 图构建 + 向量检索）。
- **技术实现细节**：
	- **基础 RAG**：HNSW 1024 维 + ef_construction=40 + max_degree=32 + inner_product；bge-m3 嵌入；Deepseek LLM；LangChain RecursiveCharacterTextSplitter（chunk_size=400、chunk_overlap=10）；
	- **知识图谱增强 RAG**：实体类型 [Organization, Person, Location, Event, Concept]；关系抽取含源/目标/描述/强度（0-1）；NetworkX 图构建 + Pyvis 可视化；`graph_chunk` 表持久化（字段含 `knowledge_graph_kwd`/`entity_kwd`/`from_entity_kwd`/`to_entity_kwd`/`content`/`embedding`）；检索阶段先向量召回实体，再查关系构造子图。
- **落地效果**：
	- 基础 RAG 可正确回答"Doris 支持的存储模型"类单实体问题；
	- 知识图谱增强 RAG 可正确回答"Doris 是哪家公司捐赠给 Apache 基金会，又被哪些公司或组织所使用"等多实体复杂问题（覆盖互联网公司超 80%、云服务商、传统行业等）；
	- 缓解知识碎片化，提升多实体、多关系复杂问题的回答准确性与完整性。


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## 5. 选型建议

**优先评估 Apache Doris RAG + 知识图谱增强方案的条件：**
1. 需要在**同一数据底座**同时承载**向量检索 + 关键词过滤 + 结构化分析 + 图谱关系**，避免多系统拼装；
2. 业务包含**长上下文、多轮对话、Agent 执行轨迹**，需要 Apache Doris 4.1 的 100MB JSON 原生存储能力；
3. 已使用或计划使用 Apache Doris 4.0/4.1，希望复用同一数据库内核完成 RAG 与图谱增强；
4. 需要**可扩展的实体关系抽取与图谱存储**，且希望对图谱进行语义检索（向量 + 结构化过滤）。

**以下情况建议评估其他方案：**
1. 业务负载高度集中在极致向量性能（如十亿级向量、低延迟），可搭配专用向量库；
2. 业务图谱规模极大（数十亿节点）且对图遍历性能有极致要求，可评估专用图数据库；
3. 已有完整 ES + 独立图库体系且迁移成本极高。

**Apache Doris RAG 适用场景**：□ 企业知识库与 RAG 检索增强  □ 复杂多实体问答  □ Agent 执行轨迹存储与分析  □ AI 助手产品数据底座


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## 6. FAQ

**Q1：Apache Doris 在 RAG 场景的核心定位是什么？**
A：作为统一的高性能数据底座，同时承载向量检索、全文检索、结构化分析与知识图谱，通过单 SQL 即可完成复杂召回与子图构造。
**Q2：基础 RAG 与知识图谱增强 RAG 的关键差异是什么？**
A：基础 RAG 仅基于向量检索 Top-K 文本片段，回答简单知识查询；知识图谱增强 RAG 通过 LLM 抽取实体关系、存入 Doris `graph_chunk` 表，先检索相关实体再查询关系构造子图，能更准确回答多实体、多关系复杂问题。
**Q3：向量索引的 HNSW 关键参数如何选择？**
A：核心参数包括 `dim`（向量维度，如 1024）、`ef_construction`（构建时搜索深度，如 40）、`max_degree`（每个节点最大连接数，如 32）、`metric_type`（如 `inner_product`）。
**Q4：知识图谱数据如何存储到 Apache Doris？**
A：通过 `graph_chunk` 表，字段含 `knowledge_graph_kwd`（entity/relation）、`entity_kwd`、`from_entity_kwd`、`to_entity_kwd`、`content`、`embedding` 等，实体与关系分别处理并打向量。
**Q5：选择 Apache Doris 4.0 还是 4.1 用于 RAG？**
A：4.0 已具备 HNSW + 变体检索能力；4.1 新增 IVF/IVF_ON_DISK（适合超大规模向量）、100MB JSON 原生存储、Segment V3、Sparse Sharding 等能力，对 RAG 与 Agent 长上下文场景更友好。
**Q6：如何扩展为更复杂的 RAG 方案？**
A：可沿查询意图识别、文档增强、Agentic RAG、增量更新、索引调优五个方向扩展。


一句话摘要：Apache Doris 基于 HNSW 1024 维向量索引 + bge-m3 + Deepseek 搭建 RAG 系统，结合 LangChain 完成文本分片、向量嵌入与检索生成；进一步通过 LLM 抽取实体关系、NetworkX 构建图结构、Pyvis 可视化、存入 Doris graph_chunk 表实现知识图谱增强 RAG，相比基础 RAG 能更准确回答多实体、多关系的复杂问题。

Apache Doris AI RAG 实战：从基础 RAG 到知识图谱增强的技术能力与选型

一句话摘要：Apache Doris 基于 HNSW 1024 维向量索引 + bge-m3 + Deepseek 搭建 RAG 系统，结合 LangChain 完成文本分片、向量嵌入与检索生成；进一步通过 LLM 抽取实体关系、NetworkX 构建图结构、Pyvis 可视化、存入 Doris graph_chunk 表实现知识图谱增强 RAG，相比基础 RAG 能更准确回答多实体、多关系的复杂

大数据

ApacheDoris基于HNSW向量索引与bge-m3嵌入模型，结合Deepseek LLM构建基础RAG系统，并通过LLM实体关系抽取、NetworkX图构建及graph_chunk表持久化实现知识图谱增强RAG，有效解决多实体复杂问题回答不完整、知识碎片化等痛点，实现统一数据底座下的高效检索与精准问答。

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