LangChain：大语言模型应用框架 千帆社区
其中第一步耗时较长，实际应用中可以定时任务执行知识的向量化存储，这样就不用每次问答都重新进行向量化了，节约耗时。 像这样，在不进行模型增强、模型微调的情况下，采用本地知识库向量缓存检索是一种很好的知识补充方式。
快照恢复 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
快照大小 该快照占用的存储容量。 快照增量大小 相对于上一版快照的新增数据容量（若为增量快照）。 描述 快照的备注信息。 操作 恢复：单击恢复按钮，将该快照中的数据（索引等）还原到集群中。删除：单击删除按钮，删除该快照。注意：快照删除后无法恢复，请谨慎操作。查看规则：单击查看规则按钮，查看该快照对应的过期时间和索引选择。 快照详情 查看快照基本信息、快照文件列表及恢复详情。
存储子系统 - 百度Linux服务器操作系统 BaiduLinuxOS | 百度智能云文档
文件系统层将每一个 block buffer 存放为一个 bio 结构体，并向块设备层提交一个写请求。 块设备层从上层接受到请求，执行 IO 调度操作，并将请求放入IO 请求队列中。 设备驱动（如 SCSI 或RAID卡驱动）完成写操作。 磁盘设备固件执行对应的硬件操作，如磁盘的旋转，寻道等，数据被写入到磁盘扇区中。
图文embedding-CLIP模型 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
图文embedding-CLIP模型 简介 ClipEmbedding 是基于 Daft + Ray 分布式框架的多模态嵌入向量提取组件，利用 CLIP 模型同时支持文本和图像的 embedding 提取，适用于跨模态检索、图文匹配、内容相似度计算等场景。
千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_云天化AI课程案例实战二
第一章 基于向量数据库构建企业级知识库 第二章 企业级RAG案例场景实战 第一章 基于向量数据库构建企业级知识库 0 1 构建个性化本地问答知识库任务描述 借助VDB与千帆AppBuilder构建个性化本地问答知识库任务描述 去学习 0 2 构建个性化本地问答知识库：准备环境 通过借助VDB与千帆AppBuilder构建个性化本地问答知识库样例演示，介绍如何准备环境 去学习 0 3 构建个性化本地问答知识库
替大家开了个盲盒，五大主流云Redis实测，到底谁是性能王者？ 千帆社区
集群版（8分片64GB）- 整体评分 模型1：基础操作（越高性能越好） 模型2：随机读写（越高性能越好） 模型3：不同大小读写（越高性能越好） 「 四、技术总结 」 测完这么多，总结了几点： 架构很重要： 我发现用AMD架构的机器跑Redis，性能提升很明显，尤其是在读密集和复杂操作上 。 瓶颈各不同： 这次测试很有意思，各家瓶颈不一样。百度智能云的短板似乎在存储（云盘），而阿里云的瓶颈在网络。
百度智能云千帆AI原生应用工作台公测开启！意见反馈有奖征集中 千帆社区
强生成（RAG）、智能体（Agent）、智能数据分析（GBI）等应用框架，长文总结、CoT规划器、文生图、OCR、语音等AI能力组建以及向量数据库、SQL数据库、对象存储等基础云能力组建，降低AI原生应用的开发门槛，赋能开发者快速实现应用搭建。 2.如何体验千帆AppBuilder？
百度NLP中文分词词典动态更新 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
分词结果为: Plain Text 复制 1 [云原生, 数仓, 创始, 和, 数, 仓, 创始] 可以看到文本中第二个的 数仓创始 ，由于不满足 上下文关系 （该词前面的词不是 云原生 ），所以不会切出 数仓 。
CCR插件 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
使用CCR启动、停止索引同步的步骤是：1.从集群设置连接的主集群信息、2.从集群配置同步索引、3.从集群停止同步索引，具体的操作指令与说明详见下述内容。 一、从集群设置连接的主集群信息： 该步骤是使用需要配置的第一个步骤，用于从集群（Follower集群）中配置需要连接的主集群（Leader集群）地址信息。一个从集群可以配置多个主集群（Leader集群），具体的指令与说明详见下述内容。
集群 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
c4m16 KIBANA_G3_CPU_8_MEM_32 bes.g3.c8m32 KIBANA_C3_CPU_1_MEM_2 bes.c3.c1m2 KIBANA_C3_CPU_2_MEM_4 bes.c3.c2m4 KIBANA_C3_CPU_4_MEM_8 bes.c3.c4m8 KIBANA_C3_CPU_8_MEM_16 bes.c3.c8m16 更多节点配置类型类型请参考 节点配置类型
