pymochow.ai.embedder 向量检索 基于内容的语义相似度,利用向量数据库查找相关内容。 pymochow.ai.pipeline 全文检索 基于 BM25 算法,进行关键词匹配的全文搜索。 pymochow.ai.pipeline 混合检索 结合向量检索和全文检索,通过设置权重实现语义与关键词的多模态搜索。
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。
支持中文、大小写字母、数字以及-_/.等特殊字符,必须以中文或字母开头,长度1-64位 数据库版本 必填。数据库引擎版本,支持 MySQL 8.0,5.7 原始模板类型 支持选择对应数据库版本的默认模板及高性能模板 参数描述 备注该模板的相关信息,便于后续管理。长度为0~256个字符。 5.创建完成后可在列表中查看。
然后在Go代码中根据配置创建出一个 MochowClient 对象,即可使用该对象提供的各类接口与后端数据库进行交互。
在控制台页面左上角,选择集群所在地域,进入“云原生数据库GaiaDB列表”页面。 找到目标集群,点击集群名称,进入集群详情页面。 点击左侧导航栏的 备份恢复 ,进入备份恢复页面。 在备份恢复页面,点击 手动备份 按钮。 在弹出的页面中,显示备份类型和备份策略。 点击 确定 按钮。
然后在Python代码中根据配置创建出一个 MochowClient 对象,即可使用该对象提供的各类接口与后端数据库进行交互。
然后在Go代码中根据配置创建出一个 MochowClient 对象,即可使用该对象提供的各类接口与后端数据库进行交互。
云数据库 RDS 云数据库RDS包含5种监控对象类型,分别是:MySQL-主(MysqlMaster)、MySQL-只读(MysqlReadOnly)、PostgreSQL(PG)、SQL Server(SqlServer)、MySQL-代理(MysqlProxy)各个类型包含的监控指标列表如下: MySQL-主(MysqlMaster) 指标英文名称(metric name) 指标中文名称 单位
在控制台页面左上角,选择集群所在地域,进入“云原生数据库 GaiaDB列表”页面。 找到 后付费 目标集群,点击操作列的 计费变更 ,弹出 变更提示 窗口。 点击 确定 按钮,切换到 计费变更 页面。 选择 预付费购买时长 按年(1-3年)或按月(1-9月)后,确认变更产品信息。 6.点击 下一步 按钮,切换到确认订单信息界面。
内存资源 向量数据库内存构成 向量数据和向量索引均存储于数据节点,数据节点的内存构成包括预留缓存和向量索引存储空间。 缓存内存公式 : Shell 复制 1 缓存内存 = Min ( 5GB, 0.15 * 内存规格 ) 向量索引内存管理 :为处理索引重构,剩余内存应至少为当前索引所需内存的两倍。