数据开发可视化窗口

概述

百度智能云向量数据库 VectorDB 支持通过数据库智能驾驶舱（Database Smart Cockpit，DBSC）可视化管理数据库。文本介绍快速登录 DBSC 数据开发模块使用数据库。

前提条件

• 已 创建数据库实例。
• 实例状态为运行中。

操作步骤

按以下步骤在控制台上访问数据开发工具：

1. 登录云管理控制台，选择“产品服务 > 数据库 > 向量数据库 VectorDB”。
2. 选择云服务器所在的区域。
3. 查看已经运行中的实例信息，如图。

4. 选择对应的实例名称，点击进去，可以看到左边导航栏有“数据开发”。

5. 进入“数据开发”工具之前，会进行如下检查，如无开通按照指引一键开通即可。

• 检查是否已开通 DBSC。
• 检查当前实例接入状态是否正常。
• 检查当前实例是否已开启数据开发功能。

6. 进入“数据开发”页面后会进入到 DBSC 数据开发的SQL 窗口模块，用户即可在此页面便捷管理向量数据库数据。

7. DBSC 数据开发中的 SQL 窗口具体操作及其指引文档，请参见下表。

高级检索查询能力

Filter 过滤

什么是Filter过滤条件表达式

在向量检索中，VectorDB支持指定一个表达式形式的Filter参数，用来确保后端数据库在执行检索时，仅检索满足Filter表达式条件的数据记录。通过支持带Filter过滤条件，VectorDB能够实现精细的标量/向量混合检索，支持各类业务的多样性检索需求。

在VectorDB的HTTP API中，Filter过滤条件表达式表示为如下类似形式："filter": "FieldA == 'Aa'"；在Python SDK中，Filter过滤条件表达式作为一个检索参数存在，参数取值表示为如下类似形式：filter = "FieldA == 'Aa'"。

Filter过滤条件表达式的语法遵循SQL的WHERE子句表达式语法，是其语法的子集，非常直观易懂。

例子

1# 通过合理使用括号，可以支持带运算符优先级的复杂表达式，例如：
2FieldA == 'Aa' AND FieldB >= 100
3(FieldA == 'Aa' OR FieldC == 'Cc') AND FieldB != 0
4((FieldA == 'Aa' OR FieldC != 'Cc') AND FieldX == 'true')) OR FieldY >= '2024-01-01T00:00:00Z'
5fieldA IN ('男', '女') AND fieldB > 35
6('arrayField[0] == 'AAA') OR ('arrayField[1] == 'aaa')
7# 请求参数
8{
9    ...
10    "filter": "((FieldA == 'Aa' OR FieldC != 'Cc') AND FieldX == 'true')) OR FieldY >= '2024-01-01T00:00:00Z'",
11    ...
12}

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。

然而向量检索依赖于模型的语义理解能力，但在某些情况下，模型可能无法正确捕捉到某些特定领域的细微差别，也无法实现精确匹配，比如检索一个特定ID、一个人名字等场景，向量检索表现往往不佳。同时向量都是浮点数字，其透明性及可解释性对人类有天然的障碍，检索效果不佳时，开发人员往往难以调优。而这洽洽是传统全文检索技术的优势。

全文检索通常基于倒排索引(Inverted Index)，能够实现对关键词的精确匹配。当用户查询包含特定的词或短语时，全文检索可以迅速定位并返回包含这些词的文档，确保结果的准确性和相关性，这在法律文件、医学文献等需要精确匹配的场景中尤为重要。

例子

1{
2    ...
3    "BM25SearchParams": {
4        "indexName": "text1_index",
5        "searchText": "数据库"
6    },
7    ...
8}

混合检索

什么是混合检索

混合检索是一种结合了全文检索、向量检索优势的技术，实现了精确匹配与语义理解的互补，旨在提升信息检索的准确性和全面性。

例子

1{
2    ...
3    "anns": {
4        "vectorField": "vector1",
5        "vectorFloats": [
6            0.1723160322103492,
7            0.5365582390520623,
8            0.08551669361335934,
9            0.022790741139119608
10        ],
11        ...
12    },
13    ...
14}