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。
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
从其他云迁移 对象存储（BOS）
从其他云迁移 存量数据跨云迁移 针对客户从其他云迁移到BOS的场景，百度智能云对象存储BOS提供了三种迁移方式，分别是 CloudFlow 数据流转平台、BOS Import 工具和控制台在线数据导入功能。
应用场景 - 向量数据库
我们的向量数据库解决方案充分利用大模型的推理能力，针对私域数据提供定制化、高效的知识管理和检索服务。 核心功能 统一的客户向量数据全生命周期管理 ：支持数据从存储、索引到检索的全声明周期管理，确保私域数据的完整性和可用性。 多模私域数据存储和检索管理 ：无论是文本、图像还是其他类型的数据，都能提供高效的存储和检索解决方案。
关键概念 - 向量数据库
每个字段都有自己的类型和取值范围，可以是字符串、数字等不同类型的数据。 记录（Row） 在向量数据库中，记录可以指的是一个文档或数据实体，相当于关系型数据库中的一行数据。 索引（Index） 索引是一种特殊的数据结构，用于快速查找和访问数据，主要存储在内存中。索引本身不存储数据，而是存储指向数据存储位置的指针或键值对。Baidu Cloud VectorDB 支持如HNSW等常见的向量索引类型。
实例资源规划 - 向量数据库
此数据基于拥有3台4c8g 数据节点的向量数据库实例进行的测试。 单核QPS预估 单核提供QPS能力 = 3784 / 12 ≈ 300 CPU资源预估 ： 预估CPU核数 = 预估QPS / 300 注意：上述是经验公式， 实际应用中建议通过压力测试来确定最佳CPU核数 。 2.
设计架构 - 向量数据库
持标量数据的点查、扫描和带条件查询，⽀持稠密向量检索、稀疏向量检索和二进制向量检索，⽀持带任意标量过滤条件的向量检索。 ⽀持关键词和全⽂检索，集成百度NLP中英文混合分词器。 ⽀持基于上述各类检索模式的多路混合检索以及结果的融合排序。 ⽀持标量数据和向量数据的增、删、改，⽀持批量处理。 基于LSM模型，支持行存、列存、行列混存。 支持KV分离存储模式。 支持压缩和透明加密。 支持快照及恢复。
创建实例 - 向量数据库
适合业务稳定的长期需求，价格比按量付费更实惠，且购买时长越长，折扣越多 后付费 ：属于按量付费，即按小时扣费，根据实例配在北京时间整点扣费并生成账单。
查看实例 - 向量数据库
适合业务稳定的长期需求，价格比按量付费更实惠，且购买时长越长，折扣越多 后付费 ：属于按量付费，即按小时扣费，根据实例配在北京时间整点扣费并生成账单。
产品规格 - 向量数据库
内存型 ：适用于大规模向量数据的存储和管理，提供低查询延迟，适合数据量大、增长快、查询频率较低的应用，如人脸识别、图像搜索等。 计算型 ：用于高并发的向量数据查找和检索，提供更高的查询 QPS 和更低的查询延迟，适用于流量大、延迟敏感的场景，如实时推荐、广告投放等。 均衡型 ：用于兼顾计算和存储的向量数据查询和检索的场景，满足更多用户的需求。
