# 安装与配置
# 1. 安装MariaDB Enterprise Server
sudo yum install -y MariaDB-server MariaDB-client
# 2. 安装AI RAG插件
sudo yum install -y MariaDB-ai-rag
# 3. 配置AI RAG
sudo vi /etc/my.cnf.d/ai-rag.cnf
[mysqld]
ai_rag_enabled=ON
ai_rag_model_path=/path/to/model
ai_rag_vector_store_path=/path/to/vector/store
# 4. 启动服务
sudo systemctl start mariadb
sudo systemctl enable mariadb
# 5. 创建AI RAG用户
mysql -u root -p -e “CREATE USER ‘ai_rag’@’fgedu.localhost’ IDENTIFIED BY ‘ai_rag_password’;
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO ‘ai_rag’@’fgedu.localhost’;
”

# 数据索引
# 1. 创建知识库表
CREATE TABLE knowledge_base (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(255),
content TEXT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
# 2. 插入示例数据
INSERT INTO knowledge_base (title, content) VALUES
(‘MariaDB架构’, ‘MariaDB是一个开源的关系型数据库管理系统，是MySQL的分支。它采用客户端-服务器架构，由服务器端和客户端组成。服务器端负责数据存储和处理，客户端负责与用户交互。’),
(‘MariaDB安装’, ‘MariaDB的安装方法有多种，包括源码安装、二进制包安装和包管理器安装。在Linux系统上，可以使用yum或apt包管理器进行安装。’),
(‘MariaDB备份’, ‘MariaDB的备份方法包括物理备份和逻辑备份。物理备份使用Mariabackup工具，逻辑备份使用mysqldump工具。’);
# 3. 创建向量索引
CREATE VECTOR INDEX knowledge_base_vector_idx ON knowledge_base(content) USING HNSW;
# 4. 索引数据
CALL ai_rag_index_data(‘knowledge_base’, ‘content’);

# 应用集成
# 1. Python客户端集成
# 安装Python客户端
pip install mariadb
# 示例代码
import mariadb
# 连接数据库
conn = mariadb.connect(
user=”ai_rag”,
password=”ai_rag_password”,
host=”fgedu.localhost”,
port=3306,
database=”test”
)
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# 执行AI RAG查询
question = “MariaDB的架构是什么？”
cursor.execute(“SELECT ai_rag_answer(?) AS answer”, (question,))
# 获取结果
result = cursor.fetchone()
print(“Answer:”, result[0])
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
# 2. REST API集成
# 配置API服务
sudo vi /etc/my.cnf.d/ai-rag-api.cnf
[ai-rag-api]
port=8080
host=0.0.0.0
api_key=your_api_key
# 启动API服务
sudo systemctl start mariadb-ai-rag-api
sudo systemctl enable mariadb-ai-rag-api
# 调用API
curl -X POST http://fgedu.localhost:8080/answer \
-H “Content-Type: application/json” \
-H “Authorization: Bearer your_api_key” \
-d ‘{“question”: “MariaDB的架构是什么？”}’