lt;/name> <value>your-access-key-id</value> </property> <property> <name>tablestorage.client.secretaccesskey</name> <value>your-secret-access-key</value
SQL开发规范一览表 DBSC 提供 SQL 开发规范,方便在企业多人协作开发的场景下提供安全管控,确保企业数据库的安全。本文提供当前支持的 SQL 开发规范一览表,以及规范支持的数据源类型。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 ERNIE-Speed-Pro-128K结合向量数据库构建知识库案例 大模型开发 / 技术交流 大模型推理 AI加速器线上加速营 文心大模型 2024.09.20 5139 看过 本文使用新发布的ERNIE-Speed-Pro-128K及百度向量数据库VDB构建“骑行”知识小助手,并封装为后端API供其他应用调用,它作为“骑行大佬”可以帮助骑行者提升骑行技能和安全建议
pymochow 依赖包,用于访问和操作百度向量数据库。 # qianfan 依赖包,用于访问千帆大模型。 # pdfplumber 依赖包,加载处理 pdf 文档。
http://192.168.20.4:5287; 如果使用外网本地访问,开通 Eip,使用 Eip 访问,参考: https://cloud.baidu.com/doc/VDB/s/wlu6oyfbu your_account 向量数据库的账号 your_apikey 向量数据库的密钥 文件全路径 需要录入的知识库的 pdf 文件, 可使用 sdk 自带的 pdf 文件 example/example_data
False , Vector = [ 0.111114 , 0.222222 ] ) , Row ( DocId = 5 , Title = 向量数据库在RAG开发中的应用与实践 , Author = 'Curry' , Extension = 'pptx' , SizeInBytes = 90000 , LastEditTime = 2024-02-29T18:00:00Z , Published
在该步骤中,我们需要收集数据并进行预处理,再向量化存储到数据库中。数据预处理一般包括从多种格式向纯文本的转化,例如 pdf、markdown、html、音视频等,以及对错误数据、异常数据、脏数据进行清洗。完成预处理后,需要进行切片、向量化构建出个性化数据库。 3.
dataset_group_id : 13813 , dataset_name : pdf_quality_bad } , { dataset_group_id : 13800 , dataset_name : pdf_quality3 } , { dataset_group_id : 13798 , dataset_name : pdf_quality2
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。
应用加固与安全检测 人脸识别 人体分析 语音技术 文字识别 语言处理技术 图像识别 图像搜索 图像增强 全功能AI开发平台 BML 零门槛AI开发平台 EasyDL 知识理解 内容审核平台 MapReduce 流式计算 BSC 数据可视化 Sugar BI Elasticsearch 数据仓库 Palo Doris版 日志服务 BLS 消息服务 数据湖管理与分析平台EasyDAP 短信服务 SMS