早期方案一般基于数据库中间件存储元数据,这类方案存在两个比较大的问题:1)扩展性存在瓶颈——扩容只能倍扩,对成本造成很大压力;2)对跨库的分布式事务支持不好。而目前的主流方案一般基于分布式事务数据库,这从根本上解决了数据库中间件的扩展性问题,代表产品为 AWS、Google 的对象存储,元数据分别存放在 Dynamodb 和 Spanner。
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您可以使用 Docker 来快速安装 MySQL,详见 Docker MySQL ,现提供单机 Docker 情况下安装启动 MySQL 并创建 sugarbi 数据库流程: 上图中主要的命令行(其中 lovesugar123 即数据库 root 账户的密码,您可以改成自己想要的密码): mkdir ~/mysqlData docker run --ulimit nofile=65100:65100
四、目前Agent有哪些 国外 下面是E2B列出的AI agents全景图,从上至下的分类为编码(coding),生产效率提升(productivity),通用产品(general-purpose),设计产品(design),科学产品(science),自建agent工具链产品(build your own) 国内 飞书智能AI助手“MyAI”、搭载文心大模型的百度如流等用于办公场景的AI Agent
具体可以参考以下两篇文档: 基于langchain+千帆sdk的一个基于文档的QA问答Demo 基于langchain+千帆sdk-自定义模型和文档加载器 这套方案当中,我们大模型服务用的是公有云ERNIE-Bot大模型服务,而向量数据库则使用的是本地向量数据库Chroma。用户需要本地安装、维护向量数据库。
为用户访问公网提供IP地址和公网带宽 云数据库RDS 专业的关系型云数据库服务,提供Web 界面管理、数据备份和恢复功能、安全管理和监控等服务
all_splits = text_splitter.split_documents(data) Step 3. Store 为了能够查询文档的片段,我们首先需要把它们存储起来,一种比较常见的做法是对文档的内容做 embedding,然后再将 embedding 的向量连同文档一起存入向量数据库中,此处 embedding 用于索引文档。
示例代码: from langchain import HuggingFaceHub llm = HuggingFaceHub(model_id= bigscience/bloom-1b7 ) response = llm.predict( 请给我的花店起个名 ) print(response) 这段代码展示了如何使用LangChain调用HuggingFace上的一个模型。