语义向量距离
本文为您介绍 Designer 提供的语义向量距离算法组件。基于算法语义向量结果（如Word2Vec生成的词向量），计算给定的词（或者句子）的扩展词（或者扩展句），即计算其中某一向量距离最近的向量集合。其中一个用法是，基于Word2Vec生成的词...
ModifyVectorConfiguration-修改实例向量引擎优化配置
修改实例向量引擎优化配置。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素...
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...
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>...
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索
可以参考如下配置向量索引参数，详情可参考 向量索引：向量维度（dimension）根据所选择的向量模型来配置，本例使用大模型的text-embedding-ada-002，配置dimension为1536维，enable_rt_build为true开启实时索引构建。2.7 配置完成后，点击...
向量索引最佳实践
本文将介绍如何在已有的向量检索版实例中配置向量索引，并简单演示使用SDK方式通过向量查询检索版实例数据。前置条件 成功 注册阿里云账号 并通过 实名认证。开通阿里云账号并登录控制台时，会提示先创建access key才能继续使用。创建及...
案例：搭建以图搜图系统
说明 AnalyticDB PostgreSQL向量数据库提供的是向量近似最近邻检索功能，即加快查询的速度。获取上一步返回结果中的图片id。indices=[]for item in results:indices.append(item[0])print(indices)#显示图片。show_images_from_full_...
API概览
我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能满足使用需求，可通过签名机制进行自签名对接。由于自签名细节非常复杂，需花费 5个工作日左右。因此建议加入...
索引结构
索引表结构介绍 每个Document都是由多个field组成，每个field中包含一系列的词语，构建索引的目的是为了加快检索的速度，根据映射关系方向的不同，索引可以分为：字段（filed）：用于定义索引表的字段名及字段类型。倒排索引（index）：倒...
通用版快速入门
高级配置，向量索引需要单独配置参数，可以参考如下配置，详情可参考 向量索引：更多参数：其中build_index_params的配置如下：{"proxima.qc.builder.quantizer_class":"Int8QuantizerConverter","proxima.qc.builder.quantize_by_centroid...
图搜场景快速入门
配置索引表，模板选择“向量：图片搜索”模板，数据情况选择“已有数据向量”后：索引表：可自定义 数据源：选择 1 中配置的数据源 数据分片：根据用户购买的数据节点个数进行配置 说明 需将原始数据转化为向量可参考 端到端图搜解决方案 2...
索引表配置
索引表配置介绍 索引表配置是向量检索版中最重要的一个配置，它描述了原始文档的数据格式，并基于这些数据如何构建索引。这些索引包括倒排索引、正排索引、摘要索引。 索引表配置 配置概览 {"table_name":"sample","fields":[],...
基于PolarDB PostgreSQL和LLM构建企业专属Chatbot
在机器学习领域，为了能够处理大量的非结构化的数据，通常会使用人工智能技术提取这些非结构化数据的特征，并将其转化为特征向量，再对这些特征向量进行分析和检索以实现对非结构化数据的处理。将这种能存储、分析和检索特征向量的数据库称...
教育行业模板-多路搜索
配置 教育行业模板，行业模板配置完成后检查是否配置了对应的向量索引（这里用的是“向量-教育向量k12”）：2.创建查询分析，增加一个“文本向量化”功能，并配置上1中设置的向量索引：3.设置排序策略，教育行业模板默认会创建两个CAVA脚本...
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...
岭回归训练
特征列名数组 如果您已经配置了 向量列名，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 和 向量列名 是两个互斥参数，您只能使用其中一个参数来描述算法的输入特征。向量列名 如果您已经配置了 特征列名数组，则该参数不...
Lasso回归训练
特征列名数组 如果您已经配置了 向量列名，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 和 向量列名 是两个互斥参数，您只能使用其中一个参数来描述算法的输入特征。向量列名 如果您已经配置了 特征列名数组，则该参数不...
文本向量化检索最佳实践
配置实例 新购买的实例，在其详情页中，实例状态为“待配置”，并且会自动部署一个与购买的查询节点和数据节点的个数及规格一致的空集群，之后需要为该集群配置 数据源->索引结构->索引重建，之后才可正常搜索，点击操作栏下的“配置”按钮...
通用版快速入门
向量索引 OpenSearch会对主键与向量字段自动构建索引，索引名与字段名相同，只需要在控制台配置向量索引：高级配置，向量索引需要单独配置参数，详情可参考 向量索引通用配置 说明 主键字段、向量字段必须填写，命名空间字段非必填，可以为...
高维向量检索（PASE）
您可以使用两种算法创建索引：说明 对于要使用PASE向量索引的用户，如果采用欧氏距离作为向量相似度计算公式，原始向量不需要做任何处理，但如果采用内积或余弦作为向量相似度计算公式，需要对向量进行归一化处理，如原始向量为，则需要...
高维向量检索（PASE）
您可以使用两种算法创建索引：说明 对于要使用PASE向量索引的用户，如果采用欧氏距离作为向量相似度计算公式，原始向量不需要做任何处理，但如果采用内积或余弦作为向量相似度计算公式，需要对向量进行归一化处理，如原始向量为，则需要...
图搜场景快速入门
向量索引 OpenSearch会对主键与向量字段自动构建索引，索引名与字段名相同，只需要在控制台配置向量索引：高级配置，向量索引需要单独配置参数，详情可参考 向量索引通用配置 说明 主键字段、向量字段必须填写，命名空间字段非必填，可以为...
高效向量检索（PASE）
您可以使用两种算法创建索引：说明 对于要使用PASE向量索引的用户，如果采用欧氏距离作为向量相似度计算公式，原始向量不需要做任何处理，但如果采用内积或余弦作为向量相似度计算公式，需要对向量进行归一化处理，如原始向量为，则需要...
MaxCompute+API 数据源
向量维度：根据模型生成的向量按需选择 向量距离：根据模型生成的向量按需选择，系统支持的距离类型有两种：SquareEuclidean和InnerProduct 向量索引算法：根据模型生成的向量按需选择，系统支持的向量索引算法有 量化聚类（Quantized ...
基于Tair与LLM构建企业专属Chatbot
在请求LLM前，通过Tair向量检索技术将相关历史信息检索出来，再通过Prompt润色后，一并提交给LLM，可实现基于长期、多轮对话下的上下文感知能力。快速体验 在阿里云云速搭CADT平台中已上线 大模型结合Tair构建企业级专属Chatbot 解决方案。...
阿里云大模型RAG对话系统最佳实践
大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，使其能更加灵活地返回用户查询的内容，从而显著提升对话系统的性能。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言...
PAI-REC推荐算法定制的最佳实践文档
阅读指引：为方便用户快捷体验PAI-REC产品，本文提供了一份公开数据集，用户可按照文档说明按步体验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，生成代码并部署到 DataWorks 相应的业务流程中。1.克隆公开数据集 我们在可...
通过阿里云Milvus与PAI搭建高效的检索增强生成（RAG）...
您可以利用Milvus作为向量数据的实时存储与检索核心，高效结合PAI和LangChain技术栈，实现从理论到实践的快速转化，搭建起功能强大的RAG解决方案。背景信息 随着AI技术的飞速发展，生成式人工智能在文本生成、图像生成等领域展现出了令人...
快速创建Milvus实例
通过创建阿里云向量检索Milvus实例，能够迅速搭建起具备高性能、弹性伸缩特性的AI向量检索数据库，并借助内置可视化管理工具Attu实现高效运维与监控。本文为您介绍如何快速创建Milvus实例。前提条件 已拥有阿里云账号。如果您还没有阿里云...
单节点快速入门
向量索引 OpenSearch会对主键与向量字段自动构建索引，索引名与字段名相同，只需要在控制台配置向量索引：高级配置，向量索引需要单独配置参数，详情可参考 向量索引通用配置 说明 主键字段、向量字段必须填写，命名空间字段非必填，可以为...
名词解释
已有向量数据，即用户有自己的向量模型，不需要引擎生成向量，向量检索版实例用于向量查询 需将原始数据转为向量数据：即用户没有自己的向量模型，需要引擎将文本或图片生成向量，进行向量检索 索引重建 将MaxCompute或oss上的数据构建成...
大模型RAG对话系统
EAS提供了场景化部署方式，通过简单配置几个参数，您便可以一键部署集成了大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的对话系统服务，显著缩短服务部署时间。在使用该服务进行推理验证时，它能够有效地从知识库中检索相关信息，并与大...
向量检索服务关联角色
用户首次进入向量检索服务专有网络配置界面，或用户自己删除了向量检索服务关联角色后再次进入向量检索服务专有网络配置界面。向量检索服务关联角色介绍 角色名称：AliyunServiceRoleForDashVector 角色权限策略：...
内容社区行业
如需使用“IT 向量索引”搜索，需要先配置查询分析-文本向量化功能，并添加对应的IT 向量索引：在搜索测试中进行测试：效果定制服务 如果有深度召回、排序效果调优、个性化搜索需求，开放搜索团队专家支持效果定制服务，请咨询技术支持或...
向量检索使用指南
向量检索概念 向量检索（Vector Search）是一种基于向量空间模型的搜索技术，它利用机器学习（尤其是深度学习）生成的向量来表示文本、图片、视频或任何类型的数据项。这些向量捕捉了数据项的语义信息和内容特征，使得能够通过计算向量之间...
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...
向量召回评估
组件参数配置 向量召回评估组件支持界面化配置和命令方式配置，配置参数一致，参数配置指导如下。参数 类型 参数说明 输入配置 item_emb_table（item向量表）string item embedding表。true_seq_table（真实序列表）string 真实序列表。u2i...
应用场景
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的几个商品向量。另外，还可以基于用户的历史行为和偏好通过向量检索服务 将用户的历史浏览记录和...
多轮对话搜索
已适配引擎列表 版本 配置 插件 链接 阿里云Elasticsearch V8.9 V7.10 V7.7 V6.8 V6.7 基础建议2核8G，存在向量检索需求8核32G 无要求 阿里云Elasticsearch控制台 检索分析服务Elasticsearch版文档 数据导入 数据源 企业知识库存储，可在...
通用行业/游戏行业算法版对比
原神 向量召回top2 地图教程 原神 向量召回top3 原神地图工具 query 烟雨江浅滩游 向量召回top1 烟雨江湖 萌新快来看 向量召回top2 烟雨江湖 究极魔物怪 向量召回top3 烟雨江湖 太乙隐藏镇派剑法 注意事项 游戏行业算法版 应用的创建流程...
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