Vector和ArrayList 更多内容
  • 在Elasticsearch集群创建向量索引

    rue”时生效。 可选值: FLAT:暴力计算,目标向量依次所有向量进行距离计算,此方法计算量大,召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH:图索引,内嵌深度优化的HNSW算法,主要应用在对性能精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。

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  • 访问ThriftServer操作表

    访问ThriftServer操作表 操作场景 用户根据指定的hostport访问对应的ThriftServer实例,进行HBase表的创建,删除等操作。 前提条件 集群已启用ThriftServer并从集群详情页面获取到ThriftServer IP。 已下载Thrift安装包,安装包下载地址:链接。

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  • 向量检索的客户端代码示例(Python)

    向量检索的客户端代码示例(Python) OpenSearch提供了标准的REST接口,以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据查询向量数据的Python代码示例,介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装:

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  • 向量检索的客户端代码示例(Python)

    Elasticsearch提供了标准的REST接口,以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据查询向量数据的Python代码示例,介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装:

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  • 在OpenSearch集群创建向量索引

    rue”时生效。 可选值: FLAT:暴力计算,目标向量依次所有向量进行距离计算,此方法计算量大,召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH:图索引,内嵌深度优化的HNSW算法,主要应用在对性能精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。

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  • 向量函数和操作符

    向量函数操作符 floatvector支持向量类型和数组类型之间的数据转换,同时支持特定格式的字符串转换成向量类型。 array<->floatvector:数据类型转换中向量数据类型可以相对应的数组类型进行自由转换;floatvector向量的成员数据类型为浮点型。 string

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  • 处理tsvector

    GaussDB (DWS)提供了用来操作tsvector类型的函数操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型,它综合了两个tsvector中词素位置信息,并保留词素的位置信息权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧

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  • 消息topic格式示例

    dimensions_z: 1.628068208694458 speed_vector_linear_x: 0.012852923013269901 speed_vector_linear_y: -9.972732543945312 relative_position_x:

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  • 空间位置追踪与渲染

    设置接收相机矩阵的回调函数。 funCallBack Function 回调函数。需要接收cameraMat(相机矩阵)imgData(视频流图片)两个参数。 cameraMatimgData参数类型: cameraMat:{ elements: Float32Array; isMatrix4:

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  • 搜索增强

    from pangukitsappdev.api.memory.vector.factory import Vectors from pangukitsappdev.api.memory.vector.vector_config import VectorStoreConfig,

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  • GAUSS-03871 -- GAUSS-03880

    expression in vector engine" SQLSTATE: XX000 错误原因:系统内部错误。 解决办法:请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-03873: "Unsupported field expression in vector engine" SQLSTATE:

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  • 处理tsvector

    GaussDB(DWS)提供了用来操作tsvector类型的函数操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型,它综合了两个tsvector中词素位置信息,并保留词素的位置信息权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧

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  • 处理tsvector

    GaussDB(DWS)提供了用来操作tsvector类型的函数操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型,它综合了两个tsvector中词素位置信息,并保留词素的位置信息权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧

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  • 处理tsvector

    GaussDB提供了用来操作tsvector类型的函数操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型,它综合了两个tsvector中词素位置信息,并保留词素的位置信息权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧

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  • 优化向量检索写入与查询性能

    "docvalue_fields": ["my_label"], "query": { "vector": { "my_vector": { "vector": [1, 1], "topk": 2 } } } }

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  • Tool Retriever

    ider将由用户自定义,后续会有例子说明。 上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称,以及使用namedescription作为向量化字段,因此工具入库时,会将工具的namedescription进行向量化,并在后续的检索中生效。 注意,上述tool_list中包含的工具在SDK中并不存在,需要替换成实际的工具。

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  • GAUSS-03851 -- GAUSS-03860

    "UnSupported vector aggregation function %u" SQLSTATE: XX000 错误原因:生成了错误的执行计划。 解决办法:保留计划,请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-03852: "vector aggregation does

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  • 管理向量索引缓存

    预加载向量索引 PUT /_vector/warmup/{index_name} 使用上述接口能将指定index_name的向量索引预加载至堆外内存供查询使用。 清除缓存 PUT /_vector/clear/cache PUT /_vector/clear/cache/index_name

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  • 优化向量检索写入与查询性能

    "docvalue_fields": ["my_label"], "query": { "vector": { "my_vector": { "vector": [1, 1], "topk": 2 } } } }

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  • 批量设置分区的统计信息

    2b8-4947-b20b-adfc53981a25。 catalog_name 是 String catalog名称。只能包含字母、数字下划线,且长度为1~256个字符。 database_name 是 String 数据库名称。只能包含中文、字母、数字、下划线、中划线,且长度为1~128个字符。

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  • 向量距离计算接口

    5]'); vector_l2_squared_distance 功能说明:获得两个向量的欧式距离的平方。 入参1的类型:floatvector 入参2的类型:floatvector 出参类型:float8 代码示例: gaussdb=# SELECT vector_l2_squ

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