向量检索 什么是向量检索 向量数据库是一种专门用于存储和检索高维向量数据的数据库,常用于支持语义搜索、推荐系统、图像识别等应用。其核心能力是 向量检索(Vector Search) ,即通过计算向量之间的相似度(如余弦相似度、欧氏距离等),快速找出与查询向量最相似的数据项。这种方式不同于传统基于关键词的检索,能够更好地捕捉语义层面的相似性。
更多 BOS 产品介绍请参考: 对象存储BOS产品文档 二、检索分析服务 BES 是什么? 在 Agent 知识问答应用场景下,知识问答中的向量检索服务可以使用私人独享 BES 服务。百度 Elasticsearch(BES)是基于开源 Elasticsearch 的检索分析服务,提供 Elasticsearch、Kibana、Logstash 等开源全托管的产品服务。
否 错误描述 hasMore bool 是 是否还有下一页,分页查询的响应参数 data []struct 否 检索结果列表 +abstract string 否 论文摘要 +keyword string 是 检索关键词 +paperId string 是 论文ID +publishYear int 是 发表年份 +title string 是 论文标题 +url string 是 学术链接 返回示例
产品介绍 云数据库 TableStorage 是构建在百度自研的分布式表格存储Table上的Nosql数据存储服务,提供海量结构化、半结构化数据的存储和实时访问。 产品核心概念 数据模型 云数据库 TableStorage 采用Schema-Free的数据模型。Schema-Free,指每一行的数据结构可以不同。在表格创建后可根据后续使用主键及键值来检索值、列集或者半结构化数据。
闲聊库标准问题检索 闲聊库标准问题检索 1.
闲聊库标准问题检索 闲聊库标准问题检索 1.接口地址:(GET) {IP}:{PORT}/open/v1/chitchat/extend/keyword 2.入参(写入param中) 参数名 类型 是否可空 备注 pn int 是 查询页数,默认为1 ps int 是 每页数量,默认为10 standardId string 否 标准问ID keyword string 否 关键字 3.返回值 参数名
可以通过接入外部的各种数据源;可以是从网页,数据库,email等,这些都集成在了SK的内置connectors中,而通过 QianfanTextEmbedding ,可以提取这些数据源中的文本的特征向量,以供后续的检索使用。
百度向量数据库 VectorDB 重磅发布 专用向量数据库应对未来业务挑战 向量数据库 = 向量检索 + 数据库 向量数据库大致可以分为 2 部分:向量数据的检索,以及向量数据的存储和管理。 向量数据库的性能,比如高 QPS、低延时等,使得业务能够更快的响应用户的查询请求,提供更流畅的使用体验。
参数值由数值和时间单位后缀组成,支持的数据库实例及其取值如下(其中时间后缀m表示分钟,h表示小时):1m,3m、5m、10m、15m、30m。 observationWindowSizeForDown String 是 RequestBody参数 观测窗口。参数值由数值和时间单位后缀组成,支持的数据库实例及其取值如下,(其中时间后缀m表示分钟,h表示小时):5m、10m、15m、30m。
全文检索 什么是全文检索 向量检索能够捕捉文本间的语义关系,即使检索关键词不完全匹配,也能返回相关结果,对模糊表达或描述性问题具有较强的容错能力。同时向量检索可以在多模态数据(如文本、图像、音频)中使用,适配更复杂的检索需求,这些特性使向量检索在RAG、推荐系统和智能搜索中表现优异。