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  • 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。

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  • 数据库维护页 - 秒哒公有云MIAODA | 百度智能云文档

    数据库维护页 功能概述: 提供当前应用的生成的数据库的增删改查功能。 入口位置: 应用的编辑器-数据库维护页面,在这里可以查看数据库原始数据维护页面,仅应用的开发者可以查看,在这里操作数据会影响开发环境和线上环境的数据,请谨慎操作。 未生成数据库: 如果当前应用未生成数据库,则前端提示当前应用无数据库,可以通点击按钮对话添加数据库功能。

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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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  • 设计MySQL表结构 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档

    在 SQL 窗口左侧数据库列表中,右键单击目标数据库,并单击 创建表 。 注意: 数据表将会创建在该目标数据库中。 在 创建表 页签中,即可开始以可视化的方式设计表结构,系统会根据您的配置自动在页面下方生成 SQL 脚本 。 配置类型 说明 通用项 表名称 :自定义表的名称。 库 :选择当前表需要创建在哪个数据库下,默认为步骤 2 中右键单击的数据库

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  • 空间分析 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档

    注意: 当前支持的数据库类型为:RDS for MySQL 在空间分析页面,查看目标实例的 空间概况 、 数据空间 等详细信息。

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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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  • 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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  • 慢SQL分析 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档

    进入慢 SQL 分析页面后,在左上方选择要查看的实例。 注意 : 当前支持的数据库类型为:RDS for PostgreSQL 在慢 SQL 分析页面,选择需要查看的时间段内 慢 SQL 趋势 、 执行耗时分布 、 慢 SQL 统计 和 慢 SQL 详情 。 说明 最多可查询最近 7 天内的慢 SQL 信息。

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