Langchain+ElasticSearch+文心千帆 构建检索增强LLM Agent 千帆社区
数据库 需要先安装并启动ElasticSearch数据库，具体教程略 LangChain搜索引擎 langchain是一个大语言模型Agent开发框架，我们在这里使用它读取数据内容并建立索引，完成对前述文本嵌入模型和数据库的调用，搜索引擎构建： from langchain.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.embeddings import
基于CCR实现多集群跨地域高可用 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
CCR就是在索引分片维度上实现的，其采用轮询的方式从Leader索引的主分片拉取数据到Follower索引主分片，单向进行数据同步，并保证一致性与及时性，其中分片中数据同步方式如下所示： 序号 数据类型 说明 同步方式 特点 1 分片存量数据 构建同步关系前Leader索引已经存在的数据 索引文件拉取 只涉及IO操作，同步速率快 2 分片增量数据 构建同步关系后Leader索引生成的数据 索引数据记录拉取
调优建议 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
shard数量设置方法如下所示: PUT /my_index { settings : { index : { number_of_shards : 3 // 索引的分片数量，创建后无法修改。 } } } 合理设置replica的数量 没有副本意味着节点丢失可能会导致数据丢失，因此多副本对于数据安全十分重要，以便在出现问题时可以重新加载数据。
创建知识库 - 千帆AppBuilder-产品文档
适用于整理好的FAQ问答对数据、多列索引表格等含有长文的表格（表格单元格中存储了较长的文本内容） 读取网页数据源 读取输入的网页链接，解析网页内容并导入数据库。支持设置自动更新 通过问答对进行知识干预，为用户提供更可控的问答结果 文本文档类导入说明如下： 导入来源 特点 本地上传 1. 四种格式：支持.doc，.txt，.docx，.pdf， .ppt， .pptx四种格式； 2.
集群资源评估 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
分片不宜过大或过小：过大可能使 ES 的故障恢复速度变慢、查询性能降低；过小可能导致非常多的分片，分片越多，ES性能开销也越大，从而导致读写性能差、内存不足等问题。 建议单节点上的shard数⽬控制在 500个以下 ，7.x版本的实例默认的单节点shard数量上限为1000个（官⽅不建议调整）。如果规划中单节点shard数量超过上限，建议调整shard规划或扩容节点来降低单节点的shard数量。
资源规划 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
资源规划 使用BES向量数据库前，用户需要优先结合业务需求和所存数据，评估集群所需的资源容量。
接口速查 - 智能视频SDK | 百度智能云文档
1 addLoadSize:loadSpeed F 下载数据大小 下载速度 - 更新当前下载速度 1 getPredictBandwidth F - int64_t 获取预测宽带 1 setMinLoadSizeInAddLoadSpeed F int64_t - 设置预测宽带的最小下载量 1 setMinLoadDurationInPredictMediaItem F int64_t - 设置预测切换的最小缓冲时长
VDB
LangChain详解与应用 千帆社区
六、Index索引 索引和外部数据进行集成，用于从外部数据获取答案。
内核版本说明 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
3、优化在blk size修改逻辑，修改后旧的缓存文件不会初始化到集群中 Bug修复 1、修复基于BOS冷热分离功能下，索引合并删除文件导致下次合并读取失败的问题 7.4.2 内核版本 发布说明 1.5.1 优化特性 1、优化了superuser和自定义用户的密码规则 新密码规则如下：8-32位字符，支持大小写字母、数字、特殊符号，必须至少包含其中三种，符号仅限!
