应用场景 - 向量数据库
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。
多可用区部署 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
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 。
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。
DBSC 可视化管理数据 - 向量数据库
DBSC 可视化管理数据 数据开发可视化窗口 概述 百度智能云向量数据库 VectorDB 支持通过数据库智能驾驶舱（Database Smart Cockpit，DBSC）可视化管理数据库。文本介绍快速登录 DBSC 数据开发模块使用数据库。 前提条件 已 创建数据库实例 。 实例状态为 运行中 。
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。
VectorDB服务等级协议SLA - 向量数据库
服务不可用分钟数： 在某一分钟内，用户所有试图与指定的向量数据库 VectorDB 实例建立连接的连续尝试均失败，则视为该分钟内该向量数据库 VectorDB 实例服务不可用。 在一个服务周期内向量数据库 VectorDB 实例不可用分钟数之和即服务不可用分钟数。
使用参数模板 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
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。
SDK 准备 - 向量数据库
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。
锁分析 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档
锁分析 DBSC 的锁分析功能支持直观地查看和分析数据库发生的死锁，同时提供 InnoDB 锁、元数据锁等分析功能，并提供一键 Kill 会话能力，帮助用户消除不合理的加锁，有效减少慢查询，提升资源使用效率，预防死锁发生。本文为您介绍如何使用 DBSC 锁分析。 前提条件 实例已接入 DBSC，且接入状态为接入成功。 操作步骤 登录 DBSC 控制台 。
SDK 准备 - 向量数据库
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。
