在GPU实例上使用RAPIDS加速图像搜索任务
本文案例中，使用开源框架TensorFlow和Keras配置生产环境，然后使用ResNet50卷积神经网络完成图像的特征提取及向量化，最后使用RAPIDS cuML库的KNN算法实现BF方式的向量索引和检索。说明 BF（Brute Force）检索方法是一种百分百准确的方法...
Word2Vec
Word2Vec算法组件利用神经网络，通过训练，将词映射为K维度空间向量，且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表，输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件的上游需要接入 词频统计 组件。说明 词频统计的...
组件参考：所有组件汇总
协同过滤etrec etrec是基于 item 的协同过滤算法，输入为两列，输出为 item 之间的相似度TopN。向量召回评估 向量召回评估组件计算召回的hitrate结果。hitrate作为结果好坏的评价，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。...
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
数据规范
KKV类型表 数据规范 KKV类型的召回表要求有三个数据字段，其中一个为 主键，一个为 分片字段，另一个为 召回分。每条记录代表一个召回关系，其中 主键 为召回的trigger，而 分片字段 为召回的物品的唯一标识，召回分 一般代表此召回关系的...
解决方案：免费体验AnalyticDB PostgreSQL版以文搜图
CLIP模型是一种基于自然语言处理和计算机视觉的神经网络模型，可以同时理解文本和图像，并在二者之间建立联系。在以文搜图方案中，CLIP模型作用主要是文本和图像的匹配。CLIP模型可以将文本和图像进行编码，并计算它们之间的相似度。该相似...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为二部图场景扩展，被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下，可以将User和Item作为图中的点，User-Item之间的关系（点击或购买等）作为图中的边。对于User和Item，其邻居分别按照 ...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
支持向量回归算法（SVR）
sigmoid：使用该函数作为核函数时，效果类似多层神经网络。c 松弛系数的惩罚项系数。取值为大于0的浮点数，可不填。默认值为1。说明 如果数据质量较差，可以适当降低惩罚项 c 的值。epsilon SVR损失函数的阈值。当预测值与实际值的差值等于...
案例：搭建以图搜图系统
SqueezeNet网络很轻量，输出的特征向量为1000维。说明 建议使用Jupyter Notebook依次运行以下代码。创建Python环境。建议使用Anaconda创建新的Python环境。conda create-n adbpg_env python=3.8 conda activate adbpg_env pip install ...
阿里云大模型RAG对话系统最佳实践
当选择Faiss作为向量检索库时，请随意选择一个专有网络。单击 部署，等待一段时间即可完成模型部署。当 服务状态 为 运行中 时，表明服务部署成功。获取VPC地址调用的服务访问地址和Token。单击服务名称，进入 服务详情 页面。在 基本信息 ...
概述
矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量，然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模，并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...
CREATE MODEL
否 retrieval_num_shards INTEGER 向量索引使用的分片个数，向量数据和结构化数据进行融合检索时，每个索引表分片会先根据向量的相似查询获取topK数据，再基于合并后的topK数据进行结构化数据过滤。默认值为4。否 text_analyzer VARCHAR 此...
模型创建
否 retrieval_num_shards INTEGER 向量索引使用的分片个数，向量数据和结构化数据进行融合检索时，每个索引表分片会先根据向量的相似查询获取topK数据，再基于合并后的topK数据进行结构化数据过滤。默认值为4。否 text_analyzer VARCHAR 此...
Python SDK使用说明
本文介绍官方Python SDK接口详情，并以常见类型的输入输出为例，提供了使用Python SDK进行服务调用的完整程序示例。安装方法 pip install-U eas-prediction-user 接口列表 类 接口 描述 PredictClient PredictClient(endpoint,service_name...
项目内API
示例 {"productKey":"{{payload.productKey}}",/上一个节点的输出为：{productKey:'值'}，取productKey的值"deviceName":"{{query.deviceName}}",/API输入节点的入参中定义了一个名称为deviceName的入参，取入参deviceName的值"pageNum":"{...
自定义API
示例 {"productKey":"{{payload.productKey}}",/上一个节点的输出为：{productKey:'值'}，取productKey的值"deviceName":"{{query.deviceName}}",/API输入节点的入参中定义了一个名称为deviceName的入参，取入参deviceName的值"pageNum":"{...
Golang SDK使用说明
本文介绍官方Golang SDK接口详情，并以常见类型的输入输出为例，提供了使用Golang SDK进行服务调用的完整程序示例。背景信息 使用Golang SDK进行服务调用时，由于在编译代码时，Golang的包管理工具会自动从Github上将Golang SDK的代码下载...
基于RDS PostgreSQL构建由LLM驱动的专属ChatBot
随着ChatGPT的问世，人们开始认识到大语言模型（LLM，Large language model）和生成式人工智能在多个领域的潜力，如文稿撰写、图像生成、代码优化和信息搜索等。LLM已成为个人和企业的得力助手，并朝着超级应用的方向发展，引领着新的生态...
使用Hologres和大模型免费定制专属聊天机器人
本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力，无需进行模型训练，即可免费、快速定制专属聊天机器人。背景信息 大模型可以广泛应用于各行各业。使用大模型定制聊天机器人，除了训练大模型的方式外，还可以使用提示词微调（Prompt-tuning）的...
支持插件列表
本文列出 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的各版本支持的插件及其...wal2json 2.3 2.2 将逻辑日志文件输出为JSON格式。xml2 1.1 1.1 提供XPath查询和XSLT功能。zhparser 1.0 1.0 中文全文搜索。zombodb 无 4.0 强大的文本索引和分析功能。
场景1：包含离线同步节点的业务流程，如何配置调度...
在DataWorks中创建节点后，DataWorks自动为各节点生成两个 本节点的输出 的配置信息，其中一个本节点的输出名称的后缀为_out，一个本节点的输出名称为 projectname.nodename。以上图中的离线节点user_1为例，创建节点后，节点即有：一个...
支持插件列表
本文列出 PolarDB PostgreSQL版 的各版本支持的插件及其版本。...wal2json 2.3 2.2 将逻辑日志文件输出为JSON格式。xml2 1.1 1.1 提供XPath查询和XSLT功能。zhparser 1.0 1.0 中文全文搜索。zombodb 无 4.0 强大的文本索引和分析功能。
什么是专有网络
创建专有网络后，您可以通过创建交换机为专有网络划分一个或多个子网。同一专有网络内的不同交换机之间内网互通。您可以将应用部署在不同可用区的交换机内，提高应用的可用性。更多信息，请参见 创建和管理交换机。访问专有网络 通过注册...
查询数据
nil { fmt.Println(_requestErr)return }/输出正常返回的 response 内容.fmt.Println(response)} 多向量检索 支持一次检索中包含多个向量，检索结果会合并排序，返回最优的topK。Java package com.aliyun.ha3engine.demo;import java.util....
搜索增强
一条黄色的裙子"向量化后结果：[0.2694664001464844,-0.3998311161994934,-0.14598636329174042,-0.4976918697357178,-0.13986249268054962,0.6272065043449402,-0.1434994637966156,-0.33319777250289917]注意：1、向量化后为一个浮点数...
向量检索版召回结果解析
本文将介绍向量检索版两种二进制数据召回结果的处理方式（protobuf和flatbuffers）。项目代码可 点击此处 进行参考。protobuf格式 Maven依赖<properties><grpc.version>1.6.1</grpc.version><protobuf.version>3.21.5</protobuf.version></...
PyAlink脚本
BatchOperator.execute()PyAlink脚本支持4个输出桩，代码脚本中通过 result.link(sinks[0])将输出的数据写出到第一个输出桩，下游可以通过连接PyAlink脚本的第一个输出桩来读取该脚本输出的数据。PyAlink脚本具体支持的不同数据类型的读入...
通过计算巢创建专属ChatBot
ChatBot是一款通过自然语言与人类进行交流的人机交流对话智能系统，您可以通过ChatBot搭建智能客服，构建企业知识库用于智能问答。本文介绍如何通过计算巢配合 AnalyticDB PostgreSQL版 实例创建专属ChatBot。费用说明 创建 一站式企业专属...
多轮对话搜索
列表长度取决于向量化模型的输出维度 在索引构建阶段,向量化只对TEXT类型字段生效 如果选择多个TEXT字段向量化，算法模型将自动将多个字段拼接计算向量结果 分析器 在索引构建过程中，分析器（OR 分词器）是用于将文本数据分割成词的工具。...
在TDX实例中部署端到端Retrieval Augment Generation...
排序模块：用于将向量化之后的用户问题和向量数据库中的数据进行比较，并将在向量数据库中匹配度高的文本信息输出给大模型。大语言模型模块：利用排序模块输出的文本信息，并结合特定提示词，给出用户最终的回答。前端模块：用于向用户提供...
推荐算法定制的最佳实践文档
本文的目标：提供一份公开数据集，用户可按照文档一步步体验PAI-REC推荐算法定制的召回、特征工程、精排等关键功能的配置，生成代码并部署代码到 DataWorks 上面。同时我们提供补数的流程图，方便用户按照顺序执行补数任务。1.克隆公开数据...
基于图搜API构建图搜应用
图片向量化搜索的基本步骤如下：特征提取：首先需要从图片中提取出能够代表其内容的特征，这些特征经过处理后可以表示为一个多维的向量，这些向量必须能够有效并准确地反映原始图片的特征。向量存储：对所有图片进行特征提取和向量化后，将...
新建Collection
Shell#创建一个名称为quickstart、向量维度为4、#向量数据类型为float（默认值）、#距离度量方式为dotproduct（内积）的Collection#并预先定义三个Field，名称为name、weight、age，数据类型分别为string、float、int curl-XPOST \-H '...
语义向量距离
距离的阈值 当两个向量的距离小于此值时输出，默认值为+∞。执行调优 计算的核心数 默认自动分配。每个核心的内存（MB）默认自动分配。方式二：PAI命令方式 使用PAI命令方式，配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情...
API详情
output.embedding Array 本次请求的算法输出内容，是一个由结构组成的数组，每一个数组中包含一个对应的输入内容的算法向量表征输出内容.java sdk统一转换为Double，参考模型输出类型，进行比较的数据类型转换。embedding":[-0....
API详情
output.embedding Array 本次请求的算法输出内容，是一个由结构组成的数组，每一个数组中包含一个对应的输入内容的算法向量表征输出内容.java sdk统一转换为Double，参考模型输出类型，进行比较的数据类型转换。embedding":[-0....
案例一：搭建以图搜图系统
其中，_polar4ai_image2vec 为图片转向量模型，目前仅支持输出512维向量。primary_key 为向量表主键字段。x_cols 为存储图片地址字段。mode 为图片写入模式。vec_col 为向量表中存储向量的字段。在线将图片向量化 若图片来源于数据库，则...
新建Collection
key='YOUR_API_KEY',endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT')#创建一个名称为quickstart、向量维度为4、#向量数据类型为float（默认）、#距离度量方式为dotproduct（内积）的Collection#并预先定义三个Field，名称为name、weight、age，数据类型...
向量聚合
向量聚合组件，可以将多个数值列或者向量，聚合成一个向量。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。算法简介 向量聚合组件，将多个数值列或者vector列转换成一个向量。可视化配置参数【输入桩配置】输入桩（从左到右）限制数据类型 ...
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