本文将演示如何使用事件总线（EventBridge），向量检索服务（DashVector），函数计算（FunctionCompute）结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2]，来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据，进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关内容。
本次课程由阿里云消息队列产品专家杨文婷分享，主题为高弹性、低成本的云消息队列RabbitMQ。内容涵盖四个方面：1) 产品优势，包括兼容开源客户端、解决稳定性痛点和高弹性低成本；2) 架构实现原理，如分布式架构和弹性调度系统；3) Serverless系列带来的按量付费模式和资源池优势；4) Serverless适用场景，如开发测试环境、峰谷流量业务等。最后解答了关于顺序消费、与普通MQ对比、自动扩容及API支持等常见问题。
金融行业和运营商系统，业务除了在线联机查询外，同时有离线跑批处理，跑批场景比较注重吞吐量，同时基于数据库场景有一定的使用惯性，比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。
本篇文章目标学习如何快速在任意字段组合条件输入搜索到满足条件的数据.
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
本文将介绍，PolarDB-X Operator将在事务策略为XA事务或者TSO事务时，如何实现全局一致的任意时间点恢复，提出了基于两次心跳事务的恢复方案。
