产品优势 - 向量数据库
产品优势 VectorDB是百度完全自研的分布式向量数据库产品，旨在为用户提供高效可靠的向量数据处理解决方案。数据库采用分布式架构，具有高可用、高可靠、高性能、强扩展和安全特性，能轻松扩展以支持海量高维向量数据存储和检索，支持包括百度文心在内的主流大语言模型框架集成，适用于各种行业和场景与大模型相关的应用开发，如知识库、RAG类应用、AISearch类应用、内容管理系统、图像识别等。
通用方法（必读） - 向量数据库
下方法 constructer: Java 复制 1 InsertRequest ( String database , String table , List < Row > rows ) setter: 方法 参数类型 返回值类型 功能 setDatabase String 无 设置数据库名
实例回收站 - 向量数据库
注意事项 对于测试版实例开机需要提供实例ID并提交工单反馈 工单 操作步骤 按以下步骤在控制台上修改实例的登录密码： 登录 云管理控制台 ，选择“产品服务 > 数据库 > 向量数据库 VectorDB”。 选择云服务器所在的区域；点击右边导航栏的回收站，即可查看到期进入回收站的实力信息。 通过回收站，你可以做开机操作，标准版实例可以自助开机，测试版需要工单。
Redis Pipeline 机制介绍 - 云数据库 SCS_云缓存
云数据库 Redis集群中包含多个 Proxy 节点，客户端发送 pipeline 时会选择一条连接来发送。如果 pipeline 很长，则这些命令均会由某一个 proxy 来处理，而其他的 proxy 可能会处于空闲状态。
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
一、准备环境 向量数据库环境 1、创建百度向量数据库实例，当前 每个新用户都有免费试用实例 ，抓紧申请吧。 地址： https://console.bce.baidu.com/vdb/#/vdb/instance/create 2、创建成功后，通过实例详情页查看访问的地址信息和账号信息，用于访问操作向量数据库。
影子从库 - 云数据库 SCS_云缓存
注意事项 Redis内存型集群版、Redis容量存储型支持 操作步骤 登录 云数据库 Redis 管理控制台 。 在控制台页面，点击需要重启的 实例名称/ID 。 在实例详情页的标签页导航栏中 实例详情页 ，点击配置信息的 副本只读 右侧 启用副本只读 。
MongoDB使用典型实践 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档
操作步骤 购买MongoDB实例 登录百度云控制管理系统，选择云数据库 DocDB for MongoDB 产品时，可进入实例购买页面进行操作。 选择付费方式、数据库部署的地域及可用区。 选择MongoDB云数据库的规格配置。 副本集架构配置选择： 分片集群架构选择： 设置MongoDB系统信息，如：实例名称、账户密码等。 选择购买信息，如预付费设置购买时长、购买个数、自动续费。
功能简介 - 向量数据库
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 - 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。
为什么mysql的ibdata1文件会不断增大 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
为什么mysql的ibdata1文件会不断增大 背景 DBA在运维数据库的过程中，常常会有这样的烦恼：InnoDB存储引擎的共享表空间文件ibdata1逐步增大，更严重甚至将磁盘打满影响服务。 此篇文章主要围绕两个问题进行分析： ibdata1文件为什么会增大？ ibdata1文件在同集群的主从库间并不一定同步增长？ 问题现象 某客户RDS实例磁盘使用率从30%迅速增长到100%。
