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总结 本文介绍了基于 LangChain 实现一个简单的问答系统,其中对于私域知识的向量存储采用百度智能云的 ElasticSearch 产品,将 BES的向量检索和存储的能力集成进入 LangChain 中,一方面发挥 BES 低成本、高性能的向量检索能力,另一方面,给LangChain社区开发者和使用者提供了一种向量检索的能力。 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费!
应用场景 海量数据存储 满足物联网、智能家居等超大规模业务数据存储需求,提供海量数据的集群化存储管理服务,解决业务数据增长的后顾之忧。 高并发应用场景 满足电商、金融、社交应用等超高并发业务场景下的数据库服务需求,提供远高于单机性能的超高并发性能。 大数据存储分析 提供高性能的读写能力支撑用户基于海量历史数据做相关业务分析。
存储容量 = 源数据大小 * (1 + 副本数量) * (1 + 数据膨胀) * (1 + 内部其他开销) * (1 + 预留空间) 源数据大小 = 标量数据量 + 向量数据量 标量数据量 = 原始标量数据的字节数 向量数据量 ≈ (4 * dims) * num of vectors * 4 副本数量: 推荐的副本数量为1 数据膨胀: 一般情况下源数据会膨胀10%-50%,用于 ES 存储索引
功能发布记录 发布时间 功能概述 2018-10 第三方云平台可使用 API 对接函谷服务,进行设备身份认证及数据传输加密 单机部署改为集群部署,数据存储三副本存储,提高数据可靠性99.9999999 2018-07 百度智能云 函谷物联安全系统 正式发布。
硬件环境 如果训练的数据量不大(同时进行训练的任务总数据量在 10G 以下)且不严格要求高可用,单机运行即可,否则视具体情况推荐使用 kubernetes 集群方式部署(建议最少 3 台机器);每台机器的配置建议:内存(最低 32G)、CPU(16 核或以上)、硬盘(200GB SSD 或以上)。
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单机一键部署 1、获取部署包安装文件下载链接,下载部署包。
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