ERNIE-Speed-Pro-128K结合向量数据库构建知识库案例 千帆社区
官方文档： https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Bm0hnziyn ，使用前需要到千帆平台开通该大模型，控制台地址： https://console.bce.baidu.com/qianfan/chargemanage/list 向量数据库 VectorDB 百度智能云向量数据库 VectorDB 是一款可支持百亿向量的数据库服务， QPS 性能优于开源
千帆+Langchain+VectorDB 建立简单的 RAG 示例 - 向量数据库
pymochow 依赖包，用于访问和操作百度向量数据库。 # qianfan 依赖包，用于访问千帆大模型。 # pdfplumber 依赖包，加载处理 pdf 文档。
轻松两步，借助向量数据库 VectorDB 与千帆 Appbuilder 构建个性化本地问答知识库 - 向量数据库
http://192.168.20.4:5287； 如果使用外网本地访问，开通 Eip，使用 Eip 访问，参考： https://cloud.baidu.com/doc/VDB/s/wlu6oyfbu your_account 向量数据库的账号 your_apikey 向量数据库的密钥 文件全路径 需要录入的知识库的 pdf 文件, 可使用 sdk 自带的 pdf 文件 example/example_data
带标量过滤条件的向量检索 - 向量数据库
建库 db = mochow_client . create_database ( db_name ) ; # 若库已存在，则直接使用下述代码获取一个库对象 # db = mochow_client.database(db_name) # 建表，该表有2个分区 fields = [ ] fields . append ( Field ( DocId , FieldType .
操作示例 - 向量数据库
操作示例 概要 向量数据库目前主要应用于 RAG 场景。在 RAG 的应用中，除了向量数据库，还需要文档管理、文档解析、分档分块、Embedding 服务（将内容向量化）、Rerank，以及 LLM 大模型等多个服务的相互协作，共同实现完整的 RAG 功能。基于这一需求，我们对各模块服务进行了封装，提供了对应的接口，方便用户自定义各模块，并与向量数据库高效结合，快速构建属于自己的 RAG 服务。
AI Search 高效构建 RAG 服务 - 向量数据库
test.pdf # 文档的本地路径 ) # 将文件纳入到文档管理中，将文件.
分区键特性 - 向量数据库
除非该表的分区键就是主键中的一个字段，否则需要在查询/更新和删除操作请求中显式提供分区键值，否则代理节点无法计算该请求应当发送给哪个分区。 检索操作请求中可以不提供分区键值 ：此处的检索（Search）特指向量检索。若在检索请求中指定了分区键值，则该检索请求只发送给目标分区；若不指定，则该检索请求退化为针对该表所有分区的MPP检索操作。
账单和用量查询 - 云数据库 SCS_云缓存
账单和用量查询 您可以通过百度智能云控制台查看云数据库 Redis 的消费明细。 查看月账单概览 在右上角财务的消费总览页面，可以查看消费金额、已还款金额以及欠款金额，并可以直接进行还款、导出盖章版PDF文件等操作。详情请参见 消费总览 。 查看账单详情 在右上角财务的账单明细页面，可以查看流水账单，资源账单，计费项账单等账单详情。详情请参见 账单明细
动态字段 - 向量数据库
动态字段 什么是动态字段 动态字段（Dynamic Field）是指数据库可以根据客户写入的数据自动发现表Schema中未曾定义的字段，并自动修改Schema以新建该字段，最后能够完成数据正常下入的特性。基于动态字段特性，客户在早期建表时，不必预先指定不确定是否存在的，或者不确定字段的数据类型的潜在字段，从而实现更好的兼容性和灵活性。 VectorDB允许客户在建表时，设定是否启用动态字段特性。
VDB + Dify 创建本地知识库 - 向量数据库
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。
