【AI辅助打标】使用千帆平台进行企业级打标模型训练 千帆社区
2.1.1数据流图 业务逻辑图 打标部分数据流图（部分） 整体数据流程是通过Python爬取数据，然后用Llama2将爬取后的数据生成可供大模型使用的Json格式{ input : , output : }的数据。生成的数据去筛选是否符合字数长度，是否被模型进行截断，再判断output是否是和input内容不符合，回答不完全。
千帆+Langchain+VectorDB 建立简单的 RAG 示例 - 向量数据库
写入向量数据库（Writing to Vector Database） 将生成的嵌入向量存储在一个向量数据库中。 数据库支持高效的相似度搜索操作。 查询生成（Query Generation） 用户提出一个问题或输入一个提示。 RAG模型根据输入生成一个或多个相关的查询。 文档检索（Document Retrieval） 使用生成的查询在向量数据库中检索相关文档。
云数据库 Redis 版与自建 Redis 的对比 - 云数据库 SCS_云缓存
内存 已购内存100%可用，容灾、运维管理、扩容、实例持久化（Fork写时复制）等占用的内存开销均由百度智能云承担，不占用实例内存容量。 例如：采购64 GB的云数据库Redis版实例，用户可用内存为64 GB。 需预留25% ~ 40%的内存资源用于容灾、运维管理、扩容等用途。 例如：采购2台内存为64 GB的BCC搭建Redis主从实例，用户可用内存通常低于45 GB。
获取慢SQL中的表 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
返回参数 参数名称 类型 描述 list List Array SQL记录的列表 Array字段数据结构说明 参数名称 类型 描述 schema String 数据库名称 table String 表名称 请求示例 GET /v1/instance/rds-xXE6pdR1/smartdba/slowsql/a23310a5-432d-433d-86ae-b00b1f9b4f3a/db1 HTTP/
基于向量数据库构建企业级知识库 学习指南 千帆社区
2）活动时间 投稿截止日期 ：2024年9月10日 评审时间 ：2024年9月10日—2024年9月14日 公布获奖结果时间 ：2024年9月14日后 （ 我们将从投稿者中评选出5位优秀方案设计者，并赠送价值500元的小度智能屏一份。我们将在一周内以邮件+短信的形式通知获奖情况。
获取慢SQL表中的索引 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
如果索引是主键，则名称始终为PRIMARY nonUnique Integer 如果索引不能包含重复项，则为0；如果可以，则为1 nullable String 列可能包含NULL值，包含为YES；如果不包含为'' schema String 数据库名称 sequence Long 索引中的列序列号，从1开始 table String 表名 type Long 使用的索引方法（BTREE、FULLTEXT
获取慢SQL表中的列 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
可以是PRI、UNI、MUL nullable String 列的可空性 position Long 列在表中的位置 schema String 数据库名称 table String 表名 type Long 列数据类型 请求示例 GET /v1/instance/rds-xXE6pdR1/smartdba/slowsql/a23310a5-432d-433d-86ae-b00b1f9b4f3a/db1
专线迁移Redis Cluster迁移到云数据库Redis企业集群版 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
专线迁移Redis Cluster迁移到云数据库Redis企业集群版 创建任务 接口说明 创建任务。
产品优势 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档
服务高可用性 云数据库 TableStorage 通过自动的故障检测和数据迁移等机制，对应用程序屏蔽了机器和网络的硬件故障，提供了更高的可用性，服务可用性为达到99.9%。 丰富的数据类型 云数据库 TableStorage 支持 Integer、Boolean、Double、String、Binary等数据格式，基本涵盖了用户各类常用的结构化及半结构化数据类型的存储需要。
百度向量数据库 VectorDB 重磅发布 - 向量数据库
同时，VDB 1.0 支持各种数据类型，以及任意数据类型的混合，用户可以设计出更加紧凑的业务数据库表模型，简化业务架构。 如果您正在进行以下几类应用或业务的开发，比如基于大模型的知识处理、基于特性的相似性检索、NoSQL 类数据库应用等，可以尝试使用百度智能云 VDB，体验不一样的速度，以及丰富的企业级能力。
