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考虑到内置的 BM25 Model 是基于通用语料库训练得到，在特定领域下通常不能表现出最佳的效果。因此，在一些特定场景下，用户可以选择上传自己的数据，来调整稀疏向量生成模型的超参数，以确保模型能够准确地反映特定领域的文本特性和用户查询的意图。

在数据库操作中，创建集合（Collection）的 Schema （结构）时，需要指定各个字段的名称和数据类型。在数据库 Schema 设计之初，由于业务需求的不断演进和数据模型的持续发展，某些字段可能无法完全预见，动态标量字段允许数据库在不修改原有 Schema 的情况下，适应数据结构的变化需求，从而提高数据库的灵活性和适应性。

腾讯云向量数据库团队推出了一款稀疏向量工具包，旨在帮助用户高效生成稀疏向量。该工具包集成“jieba”分词库，并提供了一系列高级且灵活的功能，能够满足用户在不同领域和任务中的个性化需求。

腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB） 的包年包月购买的实例所需续费场景，包含如下。

可以以通过腾讯云控制台的费用中心，查看你的账户可用余额、收支明细、的账户进行充值汇款等。这里说明通过控制台查询使用向量数据库所产生的费用明细。更多信息，可以以。

本操作使用 Python SDK 录入 腾讯云向量数据库的产品文档，构建向量数据库的语料库。

如果你想要退款，腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）申请退货退款，每个主体默认享有1次5天内无理由全额退款，其余退款申请按照非全额退款处理。

本章节提供在腾讯云向量数据库中，使用稀疏向量生成工具进行混合检索的 Demo。PythonJavaGoimport tcvectordbfrom tcvectordb.model.document import AnnSearch, WeightedRerank, RRFRerank, KeywordSearchfrom tcvectordb.model.enum import FieldType, IndexTyp。

相似性计算方法是向量检索的基础，用于衡量高维向量数据之间的相似度。在创建 Collection 时，需要依据数据特征，选择合适的相似性计算方法。下表展示了这些广泛使用的相似性计算方法如何与各种输入数据形式和腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）索引相匹配。

腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）AI 套件 功能支持直接写入 Markdown 文件。本章节介绍如何应用 AI 套件上传文件写入数据，并基于输入的文本信息对文件内容进行相似性检索的方法。以 Linux 操作系统为例，使用 Python、Java、Go SDK 示例代码分别演示。运行本章节所提供的示例代码，你将初步了解 AI 套件一站式文档检索的解决方案。