百度千帆Agent技术深度解析：从开发准备到企业级落地的全链路实践解析 千帆社区
通过多模态数据统一存储与GPU/CPU混合调度机制，可实现数据处理效率提升600%、计算成本降低30%；向量、全文、分析场景三合一的多模态检索引擎，能够将检索存储成本降低80%，同时支持音频解析检索，实现多源数据的跨格式知识统一，为Agent开发提供高质量数据支撑。
产品规格 - 向量数据库
产品规格 百度向量数据库（Baidu Cloud VectorDB）以分布式架构为基础，各个节点之间协同通信和协调，以实现高效的数据存储和检索。客户端请求通过负载均衡机制智能地分发到多个节点上，从而提高了整体性能和可用性。 节点类型 百度智能云向量数据库根据存储节点的 CPU 和内存资源分配比例分为 内存型 , 计算型 , 均衡型 三类。
广告行业应用 - 云数据库 SCS_云缓存
五、方案总结与客户案例 PegaDB 通过在产品层、架构层、业务应用层的提升，帮助多家企业提升了业务处理的效率和准确性，显著降低了运营成本。 产品层： PegaDB 通过内存+磁盘存储的系统设计，数据冷热分离自动切换实现了数据高一致性，兼顾存储成本与性能的情况下降低了数据库的运维成本。
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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
下面列举一些可能的场景： 场景一：不同组织的数据的分类集中 例如在一个企业中，不同的部门都可能产生相同类型的数据，例如技术部、运营部、法务部、行政部等，当这些属于不同部门的数据都存储到一张表中时，通过在表的Schema中引入一个代表部门枚举的字段，例如 Department ，然后将该字段设置为表的分区键。后续写入数据时都填上该字段的值，实现将同一个部门的数据写入到同一个分区中，避免过度分散。
分区键特性 - 向量数据库
下面列举一些可能的场景： 场景一：不同组织的数据的分类集中 例如在一个企业中，不同的部门都可能产生相同类型的数据，例如技术部、运营部、法务部、行政部等，当这些属于不同部门的数据都存储到一张表中时，通过在表的Schema中引入一个代表部门枚举的字段，例如 Department ，然后将该字段设置为表的分区键。后续写入数据时都填上该字段的值，实现将同一个部门的数据写入到同一个分区中，避免过度分散。
基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区
总结 随着大模型的发展，大模型对于大数据的架构提出了更高的要求，也带来了机遇和挑战。本文以基于大模型的RAG 过程为抓手，对大数据在大模型推理过程中辅助数据同步、存储和处理做了一定的阐述，总结如下： 对于大数据架构来说，可以通过大模型的框架可以实现对于半结构化和非结构化的数据处理。 对于大模型来说，存储侧不再是依赖本地存储，也可以依赖分布式文件系统、对象存储等典型的大数据存储介质。
百度向量数据库 VectorDB 重磅发布 - 向量数据库
VDB 1.0 的数据库内核的技术特点如下： 分布式架构：基于 bRaft 协议库构建，通过了 TLA+ 形式化验证和混沌测试，支持快速故障切换，具备高可靠和高可用的特性； 存储引擎：针对向量数据特性设计的列存引擎。对于一行具有多个向量字段的场景，不同的向量字段的数据能够进行有效地隔离，各自进行存储和索引，能够更精细地管理各自的资源开销。
【峰会】2022年智能经济高峰论坛 | 百度智能云
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应用场景 - 消息服务 for Kafka | 百度智能云文档
分布式日志集中存储 Kafka可以作为分布式日志集中存储系统，用于收集、存储和分发日志数据，如应用日志、操作日志、系统日志等。 数据集成和数据管道 Kafka可以用作数据集成和数据管道的中间件，在不同系统之间传递数据，实现数据的异步传输和解耦。 消息队列和事件驱动架构 Kafka可以作为消息队列使用，用于处理异步消息和事件驱动的架构，支持消息的发布订阅和消息的队列处理。
