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  • 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。

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  • MySQL实例配置典型实践 - 云数据库RDS | 百度智能云文档

    MySQL 8.0 当前最新版本,为用户带来了全新的特性与优化功能,包括数据字典、角色管理、窗口函数、JSON支持等诸多方面。这些改进助力MySQL在性能、安全性、可管理性等方面得到了全面提升,使得它更具竞争力,进一步巩固了其在开源关系型数据库领域的地位。

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  • 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

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  • 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 。

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  • 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。

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  • 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。

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  • 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。

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  • 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。

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