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
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。
此外,通过 GaiaDB 的数据库代理功能,可在这些节点的基础上实现读写分离等功能。 增加/删除只读节点 GaiaDB 集群最多包含 15 个只读节点,最少包含一个只读节点(用于保障集群的高可用)。 您可以根据实际需要手动增加或删除只读节点,进而调整集群的性能。具体操作可参见 新增或删除节点 。 说明:删除只读节点时,该节点上的连接会发生闪断,其他节点不受影响。
我们的向量数据库解决方案充分利用大模型的推理能力,针对私域数据提供定制化、高效的知识管理和检索服务。 核心功能 统一的客户向量数据全生命周期管理 :支持数据从存储、索引到检索的全生命周期管理,确保私域数据的完整性和可用性。 多模私域数据存储和检索管理 :无论是文本、图像还是其他类型的数据,都能提供高效的存储和检索解决方案。
ffset Integer 否 URL参数 记录偏移量或者起始记录数,默认是0 sort String 否 URL参数 排序字段,默认为空 nodeId String 否 URL参数 节点ID engine String 否 URL参数 存储引擎 schema String 否 URL参数 数据库名称
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。
多可用区部署可通过将数据库实例分布在同一地域的多个隔离可用区,支持跨地域灾备与就近访问,为业务提供高可用性与自动化故障转移能力。 注意事项 多可用区部署功能目前在公测阶段,集群费用和单可用区部署的价格目前是一致的。 当前此功能仅支持华北-保定地域。 若发起降配操作,请您关注计算节点的CPU占用率、内存占用率等指标情况,评估资源使用裕度,谨慎操作。 购买集群 登录 GaiaDB管理控制台 。
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。