Row 操作 - 向量数据库
Row ; //导入包 成员名 类型 成员含义 fields MapC;String, Object> 存储一行数据，key为插入的字段名，value为值 可以使用Row.builder()获取Row的builder类，builder类拥有如下方法 方法 参数类型 返回值类型 功能 addField RowField 无 为行增加一个字段值 RowField 字段以及值的复合体，成员如下，拥有
操作示例 - 向量数据库
SDK 提供了默认实现，用户可以借助默认实现完成文档导入向量数据库、向量检索、全文检索以及混合检索等功能。此外，用户还可以根据具体业务需求对相关功能进行自定义扩展。
记忆概览 - 向量数据库
如果调用方未指定检索类型，系统默认会将客观事实、主观经验和观察同时纳入候选池。进入候选池的每一类记忆，都会参与多种检索策略，包括向量语义检索、BM25 关键词检索、图谱检索和时间检索。 整体流程可以概括为： 三类记忆进入候选池 → 多维检索 → RRF 融合 → 重排序 → 按 token budget 截断返回 反思阶段的记忆提炼 Agent 记忆服务会自动管理记忆的知识层级。
数据类型 - 向量数据库
x3C;FLOAT_VECTOR> 无 非主键类型 非二级索引键类型
配置变更 - 向量数据库
代理节点规格和存储磁盘类型支持在配置变更中修改，具体可选项以控制台页面展示为准。 操作步骤 按以下步骤在控制台上变更实例配置： 登录 云管理控制台 ，选择“产品服务 > 数据库 > 向量数据库 VectorDB”。 选择云服务器所在的区域。 在操作列选择“配置变更”。 在配置变更页面中选择需要变更的类型和对应要变更的内容。
向量检索 - 千帆AI应用开发者中心-API参考qianfan-api | 百度智能云文档
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。 可选 NSQ integer HNSWPQ索引参数，取值范围为[1, dim]。该参数表示量化子空间个数，pq量化相关系数，要求NSQ | dim，NSQ越大量化越精细 可选 sampleRate float HNSWPQ索引参数，取值范围为[0.0f, 1.0f]。
测试环境 - 向量数据库
测试环境 百度向量数据库 VectorDB 是一款纯自研高性能、高性价比、生态丰富且即开即用的向量数据库服务，提供高效的向量索引和相似度查询服务。为了让用户更好地了解VectorDB的性能表现，VectorDB性能白皮书详细描述了性能测试环境、测试方法和测试结果。本章节说明性能测试所需的环境与数据集。
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产品首购专享 规格 实例类型 存储空间 时长 2C16G内存型 标准版 60G通用型SSD 3个月 限购1台 ¥ 39.06 ¥ 5580 立即购买 VectorDB 均衡型 适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。
通用说明 - 向量数据库
API认证机制 百度智能云向量数据库VectorDB的所有API均采用基于账号和API密钥的Bearer安全认证方式。在发送请求时，客户端在HTTP头部信息中携带账号和API密钥，均为字符串，这些信息会以HTTP头域参数的形式进行传递（HTTP头域参数格式为 Bearer account=root&api_key=eC4bLRy2va ** ）。
分区键特性 - 向量数据库
如果没有设定部门字段作为分区键，那么某个部门的数据可能分散在非常多的分区中，做向量检索时可能退化为多个分区的MPP检索，大大浪费计算资源，可能还会导致效果下降。 场景二：不同C端用户数据的分类集中 例如在一些面向C端客户的业务中，虽然单一C端用户的数据并不大，但表的总数据量可能比较大，需要建立多个分区来实现扩展。在这种场景下，可以在该表中建立一个例如 UserId 的字段，并将其设定为分区键。
