GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
概述
这就导致了不同系统之间会进行数据迁移，同一份数据可能在不同源之间冗余，进而出现数据不一致的问题，以及特征难管理、模型难升级等困境。除此之外，数据工程师、算法工程师和开发工程师的人力成本也是当前数据驱动的智能决策应用难以大...
常见问题
另外，当数据量很大时，单机分区数也会很多，服务端的并发请求可能会出现排队现象。如果设置固定查询字段进行HASH分区，则查询时只需要扫描某一个或某几个分区。因此，当分区数量较多时，设置固定字段会带来明显的RT和QPS提升。说明 为提升...
PolarDB HTAP实时数据分析技术解密
但是应用这个方案的前提是用户需要迁移到对应的NewSQL数据库系统，而这会出现各种兼容性适配问题。一体化的行列混合存储方案 较多副本Divergent Design方法更进一步的方案，是在同一个数据库实例中采用行列混合存储，同时响应TP型和AP型...
列存索引技术架构介绍
本文介绍了列存索引的技术背景、简介以及技术架构等内容。技术背景 MySQL生态HTAP数据库解决方案 MySQL是一款主要面向OLTP型场景设计的开源数据库，开源社区的研发方向侧重于加强其事务处理能力。如提升单核性能、多核扩展性和增强集群能力...
免费体验PolarDB MySQL热备无感秒切
背景 PolarDB MySQL版 的热备无感秒切技术，通过VDS、全局预热系统、连接保持和事务保持三大特性，解决了 PolarDB 的故障探测、切换速度和切换体验问题。用户可以在任意时刻对集群进行升配，而无需担心连接中断或事务中断问题，真正实现了...
阿里云Elasticsearch实例FAQ
本文列举了阿里云Elasticsearch（ES）相关的常见问题，包括购买、退订、配置、访问、查询、写入、插件、分词、日志、重启、负载或状态异常、备份与恢复、监控报警等相关问题。常见问题概览 购买或退订实例问题 购买ES实例时选错配置，如何...
SELECT
例如，当任务类型为检索问答时，ai_infer('rqa_model','Lindorm是什么')中，field1_identifier为 'Lindorm是什么'，即输入的问题。推理调整参数（params）可选参数。格式为：key1=value1,[key2=value2]。具体说明如下表所示：任务类型 参数...
FAQs
全局流量管理（GTM）和负载均衡（SLB）有什么区别？答：首先 GTM 是通过DNS将域名解析到多个IP地址，不同用户访问不同的IP地址，来实现应用服务流量的分配。同时通过健康检查动态更新DNS解析IP列表，实现故障隔离以及故障切换。最终用户的...
SQL优化技术
在传统的优化处理中，这一过程一般完全依赖人力驱动，常常会暴露出两个方面的严重不足：T1过于偏后，即异常发现不及时、响应不及时，即使发现时，问题可能已堆积多时，已处在故障的边缘。T2-T1所代表的处理时间过长，一方面严重影响用户...
2023年
ST_MosaicFrom 2023年5月 缺陷修复 修复ST_makeTrajectory使用起始时间和终止时间创建只有两个点的轨迹时，会导致崩溃的问题。ST_makeTrajectory 2023年5月 14.7.7.0 内核小版本 类别 说明 相关文档 发布时间 新增 支持使用逻辑复制来...
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。...
概述
为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...
组件参考：所有组件汇总
语义向量距离 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生成的词向量结果，根据输入的词返回最为相似的词...
CREATE TABLE（AUTO模式）
PolarDB-X 还针对比较常见的特定的应用场景新扩展了一种新的名为CoHash的哈希分区策略，该策略可有效解决一个表需要同时按多个不同的相互有协同关系的分区列进行水平分区的问题。Hash类型 PolarDB-X 的Hash类型分区可细分为Hash分区与Key...
故障管理
故障管理概述 故障管理是源于ITIL的一个概念，在IT企业或者互联网企业进行故障管理的目的是当生产环境出现重大宕机时尽快恢复正常的服务运营，将组件失败对业务所造成的负面影响降到最低，从而确保满足事先与业务客户之间所约定的服务级别...
功能发布记录
03月24日 地域：杭州 版本：全部 Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch Serverless构建日志分析系统 Elasticsearch Serverless新增写入异常日志 向Elasticsearch Serverless应用中写入数据，出现Schema问题或Elasticsearch语法等问题导致...
功能发布记录
Proxima向量计算支持先建表并导入向量数据、再创建向量索引，缩短索引创建时间，简化向量计算使用，详情见 Proxima向量计算。函数能力增强：支持若干数组函数运行在HQE，提升函数性能，详情见 函数功能发布记录。新增KeyValue函数，实现...
网络资源
容灾：建立容灾和高可用的系统架构，将系统部署在多个地理位置或数据中心，并使用负载均衡和故障切换技术，以确保即使发生网络分区，系统仍然可以继续提供服务。网络闪断故障 指网络连接在短时间内频繁中断和恢复，造成网络连接不稳定的...
如何搭建私域数据知识问答AIGC业务
在这个方案下，用户需要对原始文档进行切片，以保证不会超出LLM的token 限制并获得更好的检索效果，同时还需要对切片或问题进行Embedding提取向量，这通常可以通过调用LLM提供的Embedding API或者借助AI模型来完成。将上述流程描述成架构图...
图搜使用问题
商品图片搜索和通用图片搜索有什么区别？商品图片搜索主要针对商品类的图片进行相关的类目划分，针对每个类目进行更精细化的特征提取，使得每个商品类目上的召回更加准确，适用的场景是电商类的应用。通用图片搜索不需要关注具体的类目信息...
常见问题-FAQ
重要 标准版最快可在4分钟左右准确发现故障并切换 故障发现时间：GTM可保障故障发现时间，目前默认的健康检查配置可以在故障的4分钟左右准确发现故障并切换；全网生效时间：GTM无法保障全网的最终生效时间，因受限于全国各地运营商的TTL...
为什么选择安全沙箱？
本文介绍安全沙箱运行时的核心优势、适用场景，并对比容器服务Kubernetes版（ACK）安全沙箱和社区Kata Containers的性能，帮助您了解为什么选择安全沙箱运行时。背景信息 相比原有Docker运行时，安全沙箱为您提供了一种新的容器运行时选项...
PAI-REC推荐算法定制的最佳实践文档
向量召回需要配合向量召回引擎，其中Hologres、BE都支持向量召回。6.1.数据表配置 配置行为日志表、用户表、物品表，并设置相应的分区、事件、特征、时间戳等字段。6.1.1.行为日志表 参数说明：请求ID：日志中标记每次推荐请求的ID，一般是...
通过阿里云Milvus和LangChain快速构建LLM问答系统
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。前提条件 已创建Milvus实例。具体操作...
ALTER TABLE
为JSON列中的指定属性键创建索引时，若该JSON列已存在INDEX索引，需先删除该列的INDEX索引，否则会报错。注意事项 增加JSON索引后，需要等待BUILD完成后，JSON索引才能生效。自动BUILD、手动BUILD以及BUILD任务的进度，请参见 BUILD。通过 ...
为什么要选择云备份
数据灾备的必要性 数据灾备是企业保护核心数据的重要手段，能有效降低勒索病毒、系统故障、自然灾害和运维事故导致的数据丢失和损坏问题，同时满足行业安全和合规要求。数据面临的风险 企业数据面临勒索病毒、系统故障、自然灾害和运维事故...
查询报错问题
本文汇总了 AnalyticDB MySQL版 集群中的常见查询报错问题及处理建议。查询报错 QUERY_EXCEED_LIMIT ErrMsg:groups 100000001 exceed limit=>10000000 用户在执行SQL查询用limit处理分页时，如果start值限制10000无法获取10000以后的数据，...
概述
为了能够处理这些非结构化数据，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。因此，将能存储、分析和检索特征向量的数据库称之为向量数据库。...
向量查询
Query类型为向量 表名选择后，索引名称会自动展示，无需用户选择，Query类型为向量类型，下方输入框会出现输入向量的维度提示：输入对应的向量维度数据，点击【搜索】，下方会展示搜索结果列表，如图：Query类型为图片 表名选择后，索引...
如何解决MSE Nacos实例域名无法解析的问题？
问题现象 当程序连接MSE Nacos出现实例域名无法解析时，可能会有如下几种报错。UnknownHostException No route to host Unable to resolve host 问题原因 应用节点所配置的DNS服务器或NameServer不正确，导致无法解析MSE域名。容器未使用宿...
通过可观测性能力进行故障处理最佳实践
具体使用时可将这些指标大致分为以下三类：一级指标：建议将没有歧义的、可衡量业务正常运行的指标作为一级指标，这些指标出现异常则一定是业务链路出现问题，一般可用做监控报警项。例如，消息收发TPS超过规格限制可触发实例流控，您可以...
基于向量检索服务与TextEmbedding实现语义搜索
本教程为您介绍如何从零开始，借助 向量检索服务 以及 灵积模型服务 中的 Embedding API，构建基于文本索引和向量检索技术的语义搜索能力。通过实际案例演示，利用QQ浏览器搜索标题语料库（QBQTC），实现对文本的实时语义解析与匹配，从而...
Windows系统的ECS实例ping外网地址提示“一般故障”...
本文介绍Windows系统的ECS实例ping外网地址提示“一般故障”的错误原因和解决方案。问题现象 Windows系统的ECS实例ping外网地址时提示“一般故障”错误。问题原因 出现该问题可能有以下原因：可能原因 排查方案 ECS实例中安装了第三方杀毒...
异地双活切流
选择 故障单元，代表此时该单元当前出现故障，无法承接流量，MSHA会自动将该单元的流量置0，将另一个单元置为100。b.单击 下一步，进入 容灾切换预览，在预览页，可以看到单元前后比例的对比，和 当前切流服务，如果和您预期不符，请返回 ...
使用float2类型压缩存储向量
当前向量检索系统中，会将图片、声音、文本转化成高维浮点数数组进行存储，将占用大量的存储空间。为降低存储成本，压缩存储空间，为您提供了float2压缩存储模式。Float2类型简介 半精度浮点数（float2）是一种被计算机使用的二进制浮点...
解决方案：免费体验AnalyticDB PostgreSQL版以文搜图
为了能够处理这些非结构化数据，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。通过构建云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版 向量检索引擎和...
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...
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...
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...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您