通过云数据库优化企业级问答系统的实现路径
一、数据库选型与架构设计
选择支持向量检索的云数据库（如PostgreSQL with pgvector）可显著提升语义匹配效率。建议采用读写分离架构，主库处理数据写入，多个只读副本承载问答查询负载，通过负载均衡实现高并发支持。
| 类型 | TPS | 适用场景 |
|---|---|---|
| 单节点 | ≤500 | 开发测试 |
| 读写分离 | 2000+ | 生产环境 |
二、查询性能优化策略
通过三级缓存机制提升响应速度：
- 应用层缓存高频问答对
- 数据库查询缓存热点SQL
- 分布式缓存加速向量检索
索引优化需遵循双80原则：覆盖80%查询场景的字段建立组合索引，单表索引总量不超过表大小的80%。
三、安全与容灾配置
采用多可用区部署保障服务连续性，建议设置：
- 跨区域数据同步延迟＜2秒
- 每日自动备份保留30天
- 细粒度访问控制策略
四、知识库系统集成
构建三层知识处理流水线：
- 数据采集层：整合结构化和非结构化数据源
- 向量化层：通过NLP模型生成语义向量
- 检索层：运用近似最近邻算法实现毫秒级响应
