PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
文本向量化检索最佳实践
vector_modal：向量类型，文本向量 vector_source_field：需要文本向量化的字段，本文中为vector_source_text 重要 属性和字段内容压缩：属性字段可以选择是否压缩，默认为不压缩，选择file_compressor表示开启压缩 字段内容可以选择是否...
列存索引如何实现高效数据过滤
基本原理与方法 分区信息剪枝 IMCI的分区剪枝技术是指在查询时根据分区键的条件来过滤不需要查询的分区，从而减少查询的数据量和提高查询效率的技术。IMCI支持的分区类型包括RANGE、LIST、HASH三种。其中，RANGE和LIST分区会把数据表分成...
关键词感知检索
基于语义的向量检索 随着人工智能技术日新月异的发展，语义理解Embedding模型能力的不断增强，基于语义Embedding的向量检索召回关联信息的方式逐渐成为主流。其大致过程如下：原始语料（如网页）通过Embedding模型产生 向量（Vector），又...
使用向量检索插件（aliyun-knn）
向量检索插件是阿里云Elasticsearch团队自主开发的向量检索引擎插件，基于阿里巴巴达摩院proxima向量检索库实现，能够帮助您快速实现图像搜索、视频指纹采样、人脸识别、语音识别和商品推荐等向量检索场景的需求。本文介绍如何使用向量检索...
快速开始
前言 通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。模型中文名 模型英文名 向量维度 单次请求文本最大行数 单行最大...
快速开始
前言 通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。模型中文名 模型英文名 向量维度 单次请求文本最大行数 单行最大...
向量检索版介绍
向量检索版简介 OpenSearch-向量检索版是阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎，支持了淘宝、天猫、菜鸟、优酷乃至海外电商在内整个集团的搜索业务，同时也支撑了阿里云上的开放搜索业务。OpenSearch-向量检索版经过多年的发展，在满足...
搜索增强
文本向量化实例：输入文本："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...
产品规格
本文介绍向量检索服务DashVector的产品规格，以帮助用户选择贴合自身业务场景的实例规格。实例类型 向量检索服务DashVector当前支持三种实例（Cluster）类型，以支持不同的业务场景和需求：性能型：适用于查询QPS高、查询延迟低的场景，...
查询数据
向向量表中插入数据后，您可以通过ANN查询的方式查询向量数据。示例 以下SQL将从 TEST_TABLE 表中检索 float_feature，返回与输入向量 '[0.5,0.6,0.3,0.1]' 最接近的前10条记录。ann_distance 是输入向量和返回结果之间的真实相似度，相似...
使用Elasticsearch的向量近邻检索（kNN）功能
Elasticsearch 8.0及以上版本新增向量近邻检索k-nearest neighbor（kNN）search功能，能够帮助您快速实现图像搜索、视频指纹采样、人脸识别、语音识别和商品推荐等向量检索场景的需求。本文介绍如何使用kNN search功能。背景信息 关于...
K均值聚类
因为初始化的K个中心点（向量）可能是平行向量，所以按顺序遍历中心点时，样本不会被分配至后面的中心点（平行向量）。建议通过外部输入中心表的方式，使用线下准备好的K个中心点。如果输入表中存在NULL或空值，则系统报错 Algo Job Failed...
创建向量索引
在处理大型数据集或需要快速访问和检索数据的场景（数据库查询优化、机器学习和数据挖掘、图像和视频检索、空间数据查询等）中，创建向量索引是加速向量检索的有效方式...背景信息 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL...
声纹检索系统
声纹识别的关键步是声音向量化，将说话人的声音将其转化成结构化向量。阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称ADB，原分析型数据库MySQL版）向量分析功能，提供了一套声纹验证检索解决方案，即通过SQL命令快速搭建一套高精度声纹...
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。...
预测查询
功能说明 预测查询是指用户将文本、图片通过向量检索版内置的向量化模型生成向量，并通过文本或图片进行检索的查询方式。注：若您已有向量并直接将向量导入向量检索版实例中进行检索，请参考 向量查询。URL/vector-service/inference-query...
插入Doc
build()-构造 InsertDocRequest 对象 可通过 DocBuilder 构造 Doc 对象，其可用方法如下：方法 必填 默认值 描述 id(String id)否-主键 vector(Vector vector)是-向量数据 sparseVector(Map(Integet,Float))否-稀疏向量 fields(Map,Object>...
内积和余弦距离
可选参数 使用NormalizeConverter 针对原始向量可进行归一化的场景，所使用的方法原理是通过对原始的doc或query向量进行L2归一化，归一化之后内积与欧式距离关系满足：，二者可相互转化，此时内积可以用于距离计算，因此归一化后就可以根据...
插入或更新Doc
build()-构造 UpsertDocRequest 对象 使用 DocBuilder 构造 Doc 对象，其可用方法如下：方法 选项 默认值 描述 id(String id)否-主键 vector(Vector vector)是-向量数据 sparseVector(Map(Integer,Float))否-稀疏向量 fields(Map,Object>)...
应用场景
用户只需要先将商品的图像和描述信息使用Embedding技术转换为向量表示，并将其存储到向量数据库中。当用户输入查询请求时，向量检索服务 可以将其转换为向量表示，然后计算查询向量与向量数据库中所有商品向量的相似度，然后返回相似度最高...
查询数据
本文档介绍如何使用Java异步、Java、Python语言进行向量检索、预测检索、以及包含过滤条件的检索。相关依赖 Java异步<dependency><groupId>...
IForest异常检测
页签 参数名称 描述 字段设置 特征列名数组 如果您已经配置了 向量列名 或 tensor列，则该参数不允许配置。用于训练的特征列名。说明 特征列名数组、tensor列 和 向量列名 是三个互斥参数，您只能使用其中一个参数来描述算法的输入特征。...
CancelUpsertCollectionDataJob-取消异步上传向量数据...
通过JobId取消异步上传向量数据的任务。接口说明 此接口为 UpsertCollectionDataAsync 的相关接口。用于取消上传任务。说明 当任务已经处理成功、失败、已取消时，不能再次调用取消接口。调用取消接口仅中断上传任务，已经写的数据，需要...
同步接口API详情
前言 通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。模型概览 模型中文名 模型英文名 数据类型 向量维度 最大输入字符...
同步接口API详情
前言 通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。模型概览 模型中文名 模型英文名 数据类型 向量维度 最大输入字符...
GetUpsertCollectionDataJob-获取异步上传向量数据...
通过JobId获取异步上传向量数据的任务的进度和结果。接口说明 此接口为 UpsertCollectionDataAsync 的相关接口。可通过 UpsertCollectionDataAsync 创建一个上传任务，并得到一个 JobId，然后通过此接口查看 Job 的执行信息。说明 使用建议...
StarRocks概述
全面向量化引擎 StarRocks的计算层全面采用了向量化技术，将所有算子、函数、扫描过滤和导入导出模块进行了系统性优化。通过列式的内存布局、适配CPU的SIMD指令集等手段，充分发挥了现代CPU的并行计算能力，从而实现亚秒级别的多维分析能力...
支持计划
1.1阿里云支持计划体系简介 阿里云支持计划体系是阿里云客户获取阿里云技术专家支持的通道。阿里云配备经验丰富的技术专家，服务内容涵盖阿里云技术、产品、解决方案及架构，支持方式包括工单、电话、在线、专属企业群、TAM等，全年全天候...
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索
背景 随着生成式AI技术“火爆出圈”，预示着人工智能未来发展趋势的同时，也为我国人工智能市场注入源源不断的活力，更多企业关注如何将“超级工具”应用到实际业务中去，生成式人工智能技术在通用任务上表现优秀，但面对垂直业务领域，还...
额外特性
tsvector|tsvector tsvector 连接操作符返回一个向量，它结合了作为参数给出的两个向量的词位和位置信息。位置和权重标签在连接期间被保留。出现在右手向量中的位置被使用左手向量中提到的最大位置进行偏移，这样结果几乎等于在两个原始...
高效基因序列检索助力快速分析肺炎病毒
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 是云端托管的PB级高并发低延时数据仓库，通过 AnalyticDB MySQL版 向量检索功能构建的基因检索系统，支持毫秒级针对10亿级别的向量数据进行查询分析，更加快速、高效的为肺炎病毒防控、研发治疗药物以及...
混合检索使用指南
当结构化数据与非结构化数据需要同时检索时，您可以使用 AnalyticDB PostgreSQL版 向量数据库的混合查询，既支持结构化字段过滤，也支持半结构化字段过滤，同时支持和文本字段的全文检索一起进行双路召回。混合检索简介 ANNS（Approximate ...
向量检索
AnalyticDB PostgreSQL版 提供完全按照相似度距离排序的精确检索（搜索速度较慢）和使用HNSW索引的近似索引检索（搜索速度快）两种向量检索方式。精确检索 完全按照相似度距离排序的暴力搜索。此方式需要比较每一个向量，因此它的搜索速度...
引擎版本介绍
Native Runtime 使用阿里云Fusion Engine提供的运行时环境，利用向量化和原生库等技术来加速SQL类应用的执行性能。以下为您介绍目前已有引擎版本的含义。引擎版本 含义 esr-2.1(Spark 3.3.1,Scala 2.12,Java Runtime)基于Apache Spark 3.3....
Proxima向量计算
本文为您介绍在Hologres中如何使用向量计算功能。背景信息 Proxima是一款来自于阿里达摩院的实现向量近邻搜索的高性能软件库，相比于Faiss等开源的同类产品，Proxima在稳定性、性能等方面都要更为出色，能够提供业内性能和效果领先的基础...
线性规划-专题多篇
鲁棒线性回归-预测 回归是一种建立自变量 x（向量）和相关变量 y（标量）之间关系的预测技术。线性回归通常可以用线性函数 y=,x>+b 来描述，我们可以估计出 a 和 b 的值。本地版Python代码>|C/S版C++代码>6.机器学习：带有L1正则项的SVM多...
向量介绍
本文将介绍向量检索版支持的各类向量模型。向量检索介绍 在当前的信息化时代里，信息的模态在文本的基础上，增加了图片、视频、音频等多模态信息；多模态能呈现文本无法表达的信息，如：颜色、形状、运动动态、声音、空间关系…… 同时各个...
主成分分析
无 eigOutputTableName 是 特征向量与特征值的输出表。无 princompOutputTableName 是 进行主成分降维降噪后的结果输出表。无 transType 否 转换原表为主成分分析表的方式，取值如下：Simple Sub-Mean Normalization Simple calcuType 否 ...
设计原则
做好IT能力和业务需求的平衡 首先，企业需要了解自己的IT架构和技术能力，以确保选择的服务能够与现有应用兼容，并能够顺利集成。如果企业在IT技术方面比较薄弱，建议选择管理服务提供商来提供技术支持和培训服务。其次，企业在进行设计时...
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