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云数据库 KeewiDB 支持在控制台查看实例的详细信息，帮助你从全局快速了解实例的运行状态、内存的使用情况、集群的主从关系等信息，及时预防风险。

AI 套件是腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）提供的一站式文档检索解决方案，包含依赖模型的自动化文档解析、信息补充、向量化、内容检索等能力，并拥有丰富的可配置项，助力显著提升文档检索召回效果。用户仅需上传原始文档，数分钟内即可快速构建专属知识库，大幅提高知识接入效率。

腾讯云账号（主账号）和子账号进行权限分割，按需为子账号赋予不同的权限，可以避免因暴露腾讯云账号密钥而造成的安全风险。

条件表达式是一种用于筛选文档的查询条件。它可以根据文档中的字段值来进行筛选。通常，条件表达式由一个或多个条件组成，每个条件包括一个字段名、一个比较运算符和一个值。

用户在创建备份计划时，需要根据源数据的部署情况选择不同的接入类型，本章节提供不同场景接入类型选择和对应的准备工作。

可以以通过集群名对 TDSQL-C PostgreSQL 版集群进行区分和管理，默认集群名和集群 ID 保持一致，也可以通过控制台对集群名字进行修改。

云数据库 KeewiDB 支持在控制台给实例重新分配其他新的项目，以适应变化的业务场景。

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。

云数据库 KeeWiDB 产品遵守腾讯云 云服务退货说明，如果你在购买云数据库 KeeWiDB 后有任何不满意，我们支持五天内无理由自助退还，具体规则如下。

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。