云数据库DocDB for MongoDB版

作为AI开发者来说，就算我们能够随心所欲的使用这些大模型，但是缺少相应的Prompt工程，对应的基础组件（如向量数据库、对象存储等）和相应的训练文本数据处理工程（如长文总结、nl2sql等），想要完成一个AI原生应用还是需要相当漫长的开发过程。并不是我们跟着语言大模型聊一聊就可以把这个应用做出来。在开发AI原生应用的过程中，我们常面临一个关键问题：如何保证大模型输出的稳定性和可控性。

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应用场景 如下将介绍 Agent 记忆服务常见的应用场景和使用前后的对比效果。 应用场景 场景一：延续对话 发起新对话时，自动参考用户过往偏好、历史问题和长期目标，快速还原对话上下文；关键交流后自动保存新的重要信息，让后续对话更加连贯、个性、有温度。

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了解详情 案例课程 案例课程 大模型赋能电商，实现精准营销及转化 通过实际案例讲解及演示大模型在电商领域的应用场景和实现方式 了解详情 案例课程 案例课程 教育场景下大模型应用的构建 深入了解多个教育场景应用案例的创建流程与实现方式，完成任务更有多种奖励等你来拿 了解详情 案例课程 案例课程 基于向量数据库构建企业级知识库 全面介绍向量数据库的应用场景及具体使用方法 了解详情 案例课程 案例课程

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必须改进 ：最高级别的 SQL 问题，请将此规范级别应用于会对数据库造成严重影响的 SQL 规则，并确保开发人员修复此类问题。 建议改进 ：通常适用于比较宽松的规范，可以根据实际情况选择是否遵守。如果不遵守这些规则，可能会导致 SQL 语句难以维护或者运行效率低下。 支持数据库 列出该条规则支持的所有数据库类型。您可以按需选择对哪种数据库类型生效，支持单选和多选。

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向量数据库 概述 百度智能云的向量数据库VectorDB、AppBuilder和ModelBuilder三者在AI技术栈中构成了一条从数据管理、模型开发到应用落地的完整链路。向量数据库（Vector Database）作为一项关键技术逐渐成为AI基础设施的核心组件。它不仅解决了传统数据库在处理非结构化数据时的局限性，更在大模型与Agent的协同中扮演着 记忆中枢 与 推理加速器 的角色。

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 任务规划类Agent应用开发实战 学习指南 大模型开发 / 技术交流 AI加速器线上加速营 2024.08.21 9404 看过 基于大模型，并配合各种工具组件，最终实现复杂的任务规划，是Agent的一个重要特征，在现实生活中也有着广泛的应用场景。然而，任务规划类Agent实现起来并不容易，有诸多难点，但基于千帆AppBuilder平台却能轻松实现。

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 任务规划类Agent应用开发实战 学习指南 大模型开发 / 技术交流 AI加速器线上加速营 2024.08.21 9405 看过 基于大模型，并配合各种工具组件，最终实现复杂的任务规划，是Agent的一个重要特征，在现实生活中也有着广泛的应用场景。然而，任务规划类Agent实现起来并不容易，有诸多难点，但基于千帆AppBuilder平台却能轻松实现。

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参数模板应用到集群 概述 支持将参数模板应用到集群。您可根据需求，将参数模板应用到集群上。 使用须知 当前参数模板支持一次性应用到一个集群或多个集群上。 应用到集群 登录 GaiaDB 管理控制台 。 点击左侧导航的 参数模板 ，进入参数模板列表。 在“参数模板列表”页面，选择所需的 参数模板 ，点击操作列的“ 应用到集群 ”。 在应用参数模板页面，选择所需要的集群即可。

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