ERNIE-Speed-Pro-128K结合向量数据库构建知识库案例 千帆社区
table_params=TableParams(384), # 设置表参数，表维度为384 database_name= riding_vdb , # 数据库名称为 riding_vdb table_name= riding_table , # 表名称为 riding_table drop_old=False, # 不删除旧表，保留现有数据 ) # 初始化检索器和对话模型 retriever
千帆+Langchain+VectorDB 建立简单的 RAG 示例 - 向量数据库
MochowClient ( config_obj ) # 选择或创建数据库 db = client . database ( document ) try : table = db . describe_table ( chunks ) table . upsert ( rows = rows ) # 批量写入向量数据，一次最多支持写入1000条 table . rebuild_index
测试方法 - 向量数据库
可以在实例详情中的网络信息中查看，实际使用时建议添加协议前缀，目前支持http和https VectorStore.user 连接用户名 默认为root VectorStore.password 向量数据库的API访问密钥 如何获取，请参见 账号管理 VectorStore.database 测试使用的库名称 无 VectorStore.table 测试使用的表名称 无 VectorStore.dropExistingTable
统一查询分库分表 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档
库表达式 ：输入库表达式，系统将根据您提供的表达式，自动遍历并提取目标数据源中所有符合表达式的库。表达式的语法请参见本文 附录 。 单击 确定 后，如果您配置了 库表达式 ，则系统会自动拉取符合条件的库，如果还需要选择其他库，可以单击右侧库的区域手动选择。
Index 操作 - 向量数据库
table_test , indexName : vector_idx } 响应示例 HTTP/ 1.1 200 OK Content-Type : application/json;charset=UTF -8 Date : Wed , 08 Jul 2015 03 : 28 : 11 GMT Request-ID : d 8752367 -38e8 -45e4 -b 4 c
Milvus离线迁移VectorDB解决方案 - 向量数据库
print(f"No table_config.json found for table: {table_name}.
Row 操作 - 向量数据库
search_text String 是 全文检索的检索表达式，UTF-8编码，几种常见用法: content:数据库 ----> 在content这列搜索 数据库 关键字 content: 百度VectorDB数据库 -----> 在content这列匹配 百度VectorDB数据库 中任意关键字 content: 百度VectorDB数据库 -----> 搜索短语 百度VectorDB数据库
Row 操作 - 向量数据库
table String 是 RequestBody参数 指定表的名称。 primaryKey JSON 是 RequestBody参数 目标记录的主键值。 partitionKey JSON 否 RequestBody参数 目标记录的分区键值。 如果该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。
HBase SQL(Phoenix)二级索引 - 云数据库HBase
在读取时，Phoenix将选择要速度最快的索引表，并像遍历任何其他HBase表一样直接遍历它。当一个索引被用于某个查询时，会保证该查询中所有被引用的列均可在该索引中找到。
数据表管理接口说明 - 分布式数据库 GaiaDB-X | 百度智能云文档
数据表管理接口说明 创建数据表 接口描述 本接口用于在云数据库 GaiaDB-X 实例的某个数据库中创建一个数据表 请求结构 POST /v{version}/instance/{instanceId}/database/{dbName}/table?
