feat: vector store support oceanbase (#4356)

* feat: vector store support oceanbase

* chore(config): Rename pgHNSWEfSearch to hnswEfSearch to work for pg and oceanbase both
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诸岳
2025-03-27 18:39:49 +08:00
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commit 14895bbcfd
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@@ -23,9 +23,11 @@ MULTIPLE_DATA_TO_BASE64=true
# mongo 数据库连接参数,本地开发连接远程数据库时,可能需要增加 directConnection=true 参数,才能连接上。
MONGODB_URI=mongodb://username:password@0.0.0.0:27017/fastgpt?authSource=admin
# 向量库优先级: pg > milvus
# 向量库优先级: pg > oceanbase > milvus
# PG 向量库连接参数
PG_URL=postgresql://username:password@host:port/postgres
# OceanBase 向量库连接参数
OCEANBASE_URL=
# milvus 向量库连接参数
MILVUS_ADDRESS=
MILVUS_TOKEN=

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@@ -8,7 +8,7 @@
"qaMaxProcess": 10, // 问答拆分线程数量
"vlmMaxProcess": 10, // 图片理解模型最大处理进程
"tokenWorkers": 30, // Token 计算线程保持数,会持续占用内存,不能设置太大。
"pgHNSWEfSearch": 100, // 向量搜索参数。越大搜索越精确但是速度越慢。设置为100有99%+精度。
"hnswEfSearch": 100, // 向量搜索参数,仅对 PG 和 OB 生效。越大搜索越精确但是速度越慢。设置为100有99%+精度。
"customPdfParse": {
"url": "", // 自定义 PDF 解析服务地址
"key": "", // 自定义 PDF 解析服务密钥

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@@ -7,7 +7,7 @@
"vectorMaxProcess": 15, // 向量处理线程数量
"qaMaxProcess": 15, // 问答拆分线程数量
"tokenWorkers": 30, // Token 计算线程保持数,会持续占用内存,不能设置太大。
"pgHNSWEfSearch": 100 // 向量搜索参数。越大搜索越精确但是速度越慢。设置为100有99%+精度。
"hnswEfSearch": 100 // 向量搜索参数,仅对 PG 和 OB 生效。越大搜索越精确但是速度越慢。设置为100有99%+精度。
},
"llmModels": [
{