湖仓一体概述 - Baidu Palo/Doris 使用文档
延迟物化：同时我们实现的 Native Reader 还能很好的利用智能索引和过滤器提高数据读取效率。比如说在某些场景下我可能只针对 ID 列去做一个过滤。我们的优化做法是首先第一步我会把 ID 列单独读出来。然后在这一列上做完过滤以后，我会把这个过滤后的剩余下来的这个行号记录下来。拿这个行号再去读剩下两列，这样来进一步的减少数据扫描，加速文件的分析性能。
Elasticsearch - Baidu Palo/Doris 使用文档
默认为 true，在网络隔离环境下设置为 false，只连接指定节点 ssl 否 false ES 是否开启 https 访问模式，目前在 fe/be 实现方式为信任所有 mapping_es_id 否 false 是否映射 ES 索引中的 _id 字段 like_push_down
事务隔离 - Baidu Palo/Doris 使用文档
通过缩减 random_page_cost 和/或增加 cpu_tuple_cost 来鼓励使用索引扫描将有助于此。一定要在事务回滚和重启数目的任何减少与查询执行时间的任何全面改变之间进行权衡。
VectorDB + Dify 构建本地知识库 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档
进入 设置-模型提供商-文心一言 ，配置前期准备中获取的应用的密钥信息： 创建知识库 创建知识库并上传文档大致分为以下步骤： 导入文本数据； 指定分段模式； 指定索引方式与检索设置； 以下就从这三个步骤介绍下如何快速从本地已有的pdf文档来创建知识库。
有JWT认证的API调用大模型 千帆社区
千帆大模型平台官方小助手 2025.02.12 27092 1 2 winspace53 关注 已关注 相关文章 ERNIE-Speed-Pro-128K结合向量数据库构建知识库案例 通过SDK或API调用精调后的大模型 基于向量数据库VDB实现音乐推荐
大模型开发整体流程-基于个人知识库的问答助手解析 千帆社区
然后，存入向量数据库，这个流程正是创建 索引（index） 的过程。 向量数据库对各文档片段进行索引，支持快速检索。这样，当用户提出问题时，可以先将问题转换为向量，在数据库中快速 找到语义最相关的文档片段 。然后将这些文档片段与问题一起传递给语言模型，生成回答。 3. 将向量化后的文档导入Chroma知识库，建立知识库索引。 Langchain集成了超过30个不同的向量存储库。
基于千帆LangChain+Pinecone的知识问答 千帆社区
那么是否也有云化的向量数据库，我们基于云端的大模型服务+云端的向量数据库实现RAG检索增强。答案是有的，本文我们介绍使用千帆sdk+langchain+云端向量数据库Pinecone的方案。
分区键特性 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档
分区键特性 什么是分区键 在分布式数据库中，一张表可能会被划分为多个分区或者分片，实现分布式扩展。在VectorDB中，也支持表的分区机制，目前支持基于哈希算法的分区机制。分区键（Partition Key）就是用来确定一行归属于哪个分区的关键所在。当写入一条新的行时，代理节点根据分区键的取值来计算出一个哈希值，然后将哈希值对总的分区数量求模，从而得到该行数据的目标分区。
磁盘型Redis在RocksDB上的优化实践 | 百度智能云
从实现上来看，Kvrocks 会将 Redis 数据类型编码成 Key-Value 数据写入 RocksDB 的不同 Column Family （以下简称 CF）中。
SHOW INDEX - Baidu Palo/Doris 使用文档
x3C;table_name> ：索引归属的表名。 可选参数 1. C;db_name> ：库名，选填，不填默认当前库。 返回值 列名 类型 说明 Table string 索引所在的表的名称。 Non_unique int 指示该索引是否为唯一索引： - 0 ：唯一索引 - 1 ：非唯一索引 Key_name string 索引的名称。
