量化使用
性能说明 向量量化一般是有损的，量化后的召回率通常会下降1~2个百分点。实际测试里（例如：2000万规模的doc/query 512 float 向量数据的检索），使用量化后的召回率与正常情况相比，大约会由99.0%下降至98.2%。但是量化通常会带来一定的...
向量动态量化
quantize_type 当前可选值如下：DT_VECTOR_INT8：将Float32向量量化为INT8类型 性能和召回率参考 基于1百万768维数据集 DashVector规格：P.large 度量方式：cosine topk：100 量化策略 索引比 QPS 召回率 无 100%495.6 99.05%DT_VECTOR_INT...
什么是向量
仍以DashScope上 通用文本向量 为例，通用文本向量 返回的向量中都有1536个元素，则向量的维度为1536维，且返回的向量维度是不变的。从 通用文本向量 的说明文档中也可以查看向量的维度，如下表所示。模型中文名 模型英文名 向量维度 单次...
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...
向量检索
当需要返回向量距离的score值时，您可以利用向量索引返回的排序值进行二次计算得到真实的向量距离score，而避免做完整的向量距离计算，以减少计算耗时。具体SQL如下：按欧氏距离排序的向量检索。SELECT t.id as id,sqrt(t.score)as score ...
组件参考：所有组件汇总
One-Class SVM异常检测 该组件与传统SVM不同，是一种非监督的学习算法。您可以使用One-Class SVM异常检测通过学习边界对异常点进行预测。自然语言处理 文本摘要预测 该组件旨在从冗长、重复的文本序列中抽取、精炼或总结出其中的要点信息，...
VAML协议接入指南
{uuid}"><section><avatar ai_action="true">动作code1"interrupt="true"/>动作code2"interrupt="true"/>动作code3"interrupt="false"/></avatar><frame>家用大功率吹风机，"/>不伤发快速干发。然后它的附加功能是速干的。...
向量索引
如果开启INT8/FP16量化且开启实时检索，务必开启该选项，否则会导致批次增量构建失败 enable_rt_build：是否支持实时索引，默认开启 ignore_invalid_doc：是否忽略有问题的向量数据，默认开启 rt_index_params：实时索引参数，当enable_rt_...
控制台发布记录
2024-01-15 配置数据库代理 向量检索 PolarDB for AI新增向量检索解决方案，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的...
教育搜题
覆盖不同阶段学习、用户场景越来越丰富；学科分类众多，数据越来越复杂，搜索存在跨学科错误；需要强大的算法算力支撑，提升搜题准确性；依赖多模态搜索能力来解决图文搜索需求 依赖多语言处理能力来处理英语等其他语言搜题需求 阿里云开放...
混合查询最佳实践
对比传统的 文本+向量 多路召回，向量检索版中的稀疏-稠密向量是将稠密向量和稀疏向量嵌入组合为单个向量，而其中的稀疏向量是将文本向量化成稀疏向量，稠密向量是传统的向量。稀疏向量和稠密向量代表不同类型的信息并支持不同类型的搜索。...
CreateCollection-创建向量数据集
创建向量数据集。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 元素中使用，...
召回配置
召回数量 RecallAlgo string 否 调用的向量模型名称，需要先再 AlgoConfs 里配置，只在实时向量召回中使用 ItemType string 否 推荐物品类型 CacheAdapter string 否 这里可以将召回的结果进行缓存，枚举值，目前支持Redis和localCache ...
Proxima Builder
一般配置量化器可提升性能，减少索引大小，召回视情况有所损失 proxima.qc.builder.quantizer_params IndexParams-配置上面量化器相关参数 proxima.qc.builder.optimizer_quantizer_class string-配置对中心点进行量化的 converter 名称 ...
额外特性
和未被剥离的向量一样，相关度排名在已剥离的向量上也不起作用。此外，（FOLLOWED BY）tsquery 操作符不会匹配已剥离的输入，因为它无法确定词位之间的距离。操纵查询 本数据库中也提供了用于操纵已经是 tsquery 形式的查询的函数和操作符...
Doris概述
Doris查询引擎是向量化的查询引擎，所有的内存结构能够按照列式布局，能够达到大幅减少虚函数调用、提升Cache命中率，高效利用SIMD指令的效果。在宽表聚合场景下性能是非向量化引擎的5-10倍。在优化器方面Doris使用CBO和RBO结合的优化策略...
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，可以提高查询性能、加速数据分析和优化搜索任务，从而提高系统的效率...
案例：搭建以图搜图系统
modified_lines=io.StringIO(''.join(list(process_file(features_file_path))))cursor.copy_expert(copy_command,modified_lines)connection.commit()选择特征向量文件中的一张图片对应的向量，进行搜索。例如，搜索ID为4999的图片。def ...
脏话识别服务
你不要说我说什么话都有节奏，*不怕我*的干嘛，我就说了咋地，*我不怕没有延迟的马路，*这种话怎么怎么了，*没怎么没怎么没怎么，只不过是这么说而已。\"};RunPreTrainServiceRequest request=new RunPreTrainServiceRequest();request....
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
背景信息 图神经网络是深度学习的热点发展方向，PAI开源Graph-Learn框架，提供大量图学习算法。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...
高维向量检索（PASE）
PASE暂时不支持特征向量的抽取与产出，您需要自己检索实体的特征向量，PASE负责的工作是根据已产出的海量级别的向量进行相似向量的检索。目标读者 限于篇幅，本文不会对机器学习领域的相关名词做详细解释，所以阅读本文需要您有机器学习、...
高维向量检索（PASE）
PASE暂时不支持特征向量的抽取与产出，您需要自己检索实体的特征向量，PASE负责的工作是根据已产出的海量级别的向量进行相似向量的检索。目标读者 限于篇幅，本文不会对机器学习领域的相关名词做详细解释，所以阅读本文需要您有机器学习、...
高效向量检索（PASE）
PASE暂时不支持特征向量的抽取与产出，您需要自己检索实体的特征向量，PASE负责的工作是根据已产出的海量级别的向量进行相似向量的检索。目标读者 限于篇幅，本文不会对机器学习领域的相关名词做详细解释，所以阅读本文需要您有机器学习、...
概述
另一方面，云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 向量数据库的向量索引构建在段页式存储上，可以充分利用PostgreSQL的shared_buffer进行缓存换入换出的机制，因此 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 的向量索引可以支持超过内存大小...
向量介绍
适用场景：100%召回率 劣势：大数据量下效率较低、资源（CPU、内存）消耗较严重 聚类算法 量化聚类（Quantized Clustering）介绍：量化聚类（Quantized Clustering）是阿里巴巴开发的基于kmeans聚类的向量检索算法。先利用向量文档聚类n个...
向量查询
功能说明 向量查询是指用户将生成好的向量数据导入到向量检索版实例中，进行向量检索的查询方式。注：若您没有向量模型对您的数据生成向量，可以通过向量检索版提供的 图片向量化、文本向量化 的功能将您的数据通过内置的向量模型生成向量...
规格计算器
QC：基于量化聚类的向量检索算法，召回结果正确率极高，占用资源较少，性能较好，在低维度向量数据集上有更好表现,内存及储存占用一般只有Linear和HNSW的1/4,适用于对召回率没有严苛要求的大数据量检索场景。Linear：线性检索，即暴力检索...
线性支持向量机
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。背景信息 本文中...
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...
使用Elasticsearch的向量近邻检索（kNN）功能
将业务数据转换成有意义的向量值（根据相似性设计向量，文档的向量与查询向量越接近，向量相似度匹配越好），并将向量数据存储在dense_vector类型的字段下。注意事项 需使用dense_vector类型的索引字段存储向量值，且dense_vector类型不...
向量检索语法
0.3,0.4,0.98,0.6.' 注：index_name为向量索引名，后面是要查询的向量 SQL语法：query=select proxima_score('index_name')as score,id from table_name where MATCHINDEX('index_name',?order by score asc limit 5&kvpair=timeout:1000,...
什么是EMR Serverless StarRocks
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...
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...
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...
图搜场景快速入门
0.3,0.4,0.98,0.6.' 注：index_name为向量索引名，后面是要查询的向量 SQL语法：query=select proxima_score('index_name')as score,id from table_name where MATCHINDEX('index_name',?order by score asc limit 5&kvpair=timeout:1000,...
通用版快速入门
0.3,0.4,0.98,0.6.' 注：index_name为向量索引名，后面是要查询的向量 SQL语法：query=select proxima_score('index_name')as score,id from table_name where MATCHINDEX('index_name',?order by score asc limit 5&kvpair=timeout:1000,...
开放搜索OpenSearch向量检索
1.什么是向量检索 人工智能算法可以对物理世界的人/物/场景所产生各种非结构化数据（如语音、图片、视频，语言文字、行为等）进行抽象，变成多维的向量。这些向量如同数学空间中的坐标，标识着各个实体和实体关系。我们一般将非结构化数据...
Linux集成开发指南
人脸向量库 人脸向量库是基于内存的，在启动时清空，需要在每次进程启动时，把存在用户数据库（比如sqlite）的向量和UID重新添加到向量库中。向量库包括正常的人脸库（全脸）和口罩的人脸库（半脸，本版本暂不支持）。需要注意的是，在添加...
支持向量机
支持向量机（SVM）是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法，也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷维度空间中，构建一个超平面或者一系列的超平面，可以用于分类、回归或者别的任务。直观地看，借助超平面去...
电商行业模板-多路搜索
如果doc内容=利根川大自然牛肉干，分词=>利根 川大 自然 牛肉干，此时无法通过文本分词的方式将该doc召回，如果使用向量召回方式，则不强依赖于文本的分词结果，向量召回是通过语义匹配召回的，则可以通过“利根川”召回“利根川大自然牛肉...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您