中文词向量表示 - 语言与知识 | 百度智能云文档
中文词向量表示 该接口已停止更新且即将下线，为避免影响您目前的业务使用，请您及时进行相关迁移工作 接口描述 本接口已于2017年5月25日升级，仅支持中文词向量查询。如果希望查询两个词的相似度，可使用 词义相似度 。 中文词向量表示接口提供中文词汇的词向量查询功能，实现文本的可计算。
修改存储时长 - Prometheus监控服务CProm | 百度智能云文档
在配置信息模块中，点击 修改存储时长 。 在弹窗中下拉选择需要修改的存储时长，单击 确认 即可。 说明： 存储时长修改成功后，从第二条 0 点开始，新采集的数据和历史数据将均按照新的存储时长存储和新的计费单价进行计费。 数据存储时长目前支持 15 天（免费）、30 天。
百度向量数据库 VectorDB 重磅发布 - 向量数据库
对于标量字段，可通过列式压缩进一步降低存储开销； 编程框架：基于现代 C++ 语言编写，使用 bRPC 和 bthread 协程等编程框架构建，充分应用 GCC 编译器优化和 CPU 指令集优化，能够提供更高的性能和内存管理能力。 在产品功能层面，VDB 1.0 支持向量和标量混合检索，提供丰富的标量过滤条件。基于 VDB 1.0 丰富的检索方式，用户可以方便地引入更多场景。
Table 操作 - 向量数据库
取值为[4, 128]； 2. efconstruction：搜索时，指定寻找节点邻居遍历的范围。数值越大构图效果越好，构图时间越长。取值为[8, 1024]； 3.
向量索引的选择与管理 - 向量数据库
召回率 （Recall）：召回率是指，检索出来的结果集中（假定结果数量为K），满足真实情况下最接近目标向量的K个向量的集合的比例，也就是说，KNN检索的召回率是100%，ANN检索的召回率C;=100%。业务需要根据自身场景和效果要求，确定可接受的最低召回率要求。 成本 （Cost）：对于向量索引而言，大家谈成本主要指的是内存存储成本和算力成本。
基于向量数据库VDB实现音乐推荐 千帆社区
music_name':'《岁月静好》','music_url':'http://music.com/c.mp3'} ] print(all_splits[0]) # 打印分割后的第一个块内容 emb = qianfan.Embedding() # 初始化嵌入模型对象 embeddings = [] # 用于存储每个文本块的嵌入向量 for chunk in all_splits: # 遍历所有分割的文本块
Index 操作 - 向量数据库
该参数表示搜索时指定寻找节点邻居遍历的范围。数值越大构图效果越好，构图时间也越长。 PUCK索引 参数名称 参数类型 描述 coarseClusterCount Int PUCK索引算法参数。 该参数表示索引中粗聚类中心的个数。 fineClusterCount Int PUCK索引算法参数。 该参数表示索引中每个粗聚类中心下细聚类中心的个数。
测试方法 - 向量数据库
单位为秒 默认为120s TestCase.recallRangeForQPSBench QPS测试的召回率闭区间 在召回率范围内的测试集会进行QPS测试 TestCase.HNSW.Index 向量索引类型为HNSW的索引参数： M：每个节点在索引构图中可以连接多少个邻居节点 efConstruction：索引构图时，指定寻找节点邻居遍历的范围。
从快照创建CDS磁盘 - 云磁盘CDS_块存储_高性能存储
5.选择从快照创建CDS磁盘 在弹框中选择需要的快照。您新创建的磁盘大小必须大于等于快照大小。 6. 选择购买时长 若您选择预付费方式，请选择购买时长，并设置是否开启自动续费功能。 7.确认订单并付款 点击下一步请您仔细确认订单，并完成付款。磁盘将在5分钟左右创建完成。
千帆+Langchain+VectorDB 建立简单的 RAG 示例 - 向量数据库
Embedding ( ) # 初始化嵌入模型对象 embeddings = [ ] # 用于存储每个文本块的嵌入向量 for chunk in all_splits : # 遍历所有分割的文本块 # 获取文本块的嵌入向量，使用默认模型Embedding-V1 resp = emb . do ( texts = [ chunk . page_content ] ) embeddings . append
