什么是城市视觉智能引擎
视觉搜索 实现对视频中的目标、时间及事件等建立索引，支持高维向量、属性等半结构化或结构化数据的高效搜索，支持特征量化、异构索引加速等高效的索引技术。数据计算 自研世界领先的计算机视觉检测、识别及分割等算法，支持数十万路级别的...
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
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...
机器学习开发示例
本文介绍如何使用阿里云 Databricks 数据洞察的Notebook进行机器学习开发。前提条件 通过主账号登录 阿里云 Databricks控制台。已创建集群，具体请参见 创建集群。已使用OSS管理控制台创建 非系统目录存储空间，详情请参见 控制台创建存储...
安装Proxima CE包
在使用向量计算功能之前，您需要安装Proxima CE包，本文为您介绍Proxima CE的环境准备、安装包获取方式、上传及输入数据准备等过程。环境准备 已创建MaxCompute项目，详情请参见 创建MaxCompute项目。已创建DataWorks工作空间，并绑定...
支持插件列表
madlib 无 无 无 无 1.18.0 1.18.0 无 机器学习、图计算模型开源库。mysql_fdw 1.2 1.2 1.2 1.1 1.1 1.1 1.1 读写RDS MySQL实例或自建MySQL数据库里的数据。oracle_fdw 无 无 无 无 1.1 无 无 支持操作PostgreSQL表同步更新Oracle数据库中...
产品计费
Epoch为模型学习全量数据次数，设置越大，训练总Tokens量越大，实际训练Tokens总量在训练完成后会体现。怎么扩并发量？以及大概怎么收费？按tokens调用模式：目前暂不支持扩并发，如果业务实际需要扩并发，请先联系对接商务同学反馈产品...
PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇
如何量化衡量2列间的相关性->如何描述相关性？针对第一个问题，一般会采用查询反馈的方案。也就是在初始时，并不假定其相关性，然后在查询实际执行中，利用feedback机制获取实时的准确统计信息来发现原始的假设并不成立。类似的方案有很多...
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 ...
用户交流
阿里云机器学习平台以社区化的方式进行用户运营，会经常举行用户活动，同时...用户交流群主要用来进行机器学习算法心得交流及相关活动的推广。相关地址 产品首页 计费说明 算法组件 深度学习框架 模型在线服务 离线调度 产品BUG反馈、工单系统
PAI+向量检索快速搭建大模型知识库对话
您可以使用向量检索库进行企业专属知识库的检索，并使用EAS进行AI语言大模型推理。同时，EAS还支持通过开源框架LangChain将两者有机结合，无缝集成到您的业务服务中，以获得更好的推理效果。文本为您介绍使用PAI和向量检索搭建大模型知识库...
DBMS_CRYPTO
key 指定将要用来计算MAC哈希值的键。表 10.MAC函数 函数名称 描述 HMAC MD5 CONSTANT INTEGER:=1;HMAC SH1 CONSTANT INTEGER:=2;示例 以下示例为查找字符串cleartext source的MAC哈希值：DECLARE typ INTEGER:=DBMS_CRYPTO.HMAC_MD5;key ...
ECS实例说明
GPU 使用GPU的异构机型，可以用来运行机器学习等场景。实例类型适用场景 Master主实例 适合通用型或内存型实例，数据直接使用阿里云的云盘来保存，确保了数据的高可靠性。Core核心实例 小数据量（TB级别以下）或者是使用OSS作为主要的数据...
基于图搜API构建图搜应用
本文介绍基于 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 的图搜API，实现向量化检索图片的整体流程。概述 在数字化时代，图像搜索技术已经成为生活中不可或缺的一部分。当您在网上看到了一幅迷人的风景画但不知道其出处，或者您想找到与某款...
2023年
事务管理 2023-06-26 新增TimeTravel 新说明 基于Transactional Table 2.0，计算引擎可高效支持 TimeTravel查询 的典型业务场景，即查询历史版本的数据，可用于回溯历史状态的业务数据，或数据出错时，用来恢复历史状态数据进行数据纠正，...
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 ...
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...
OSS+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 ...
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...
案例：构建文本语义检索系统
文本语义检索概述 文本语义检索的架构如下图所示，通常包括两个组件：文本向量化和索引构建 文本向量化：指利用机器学习模型将文本转换为向量特征。机器学习模型能够对文本进行编码，使得在语义上与其他文本相似的文本，被编码为在向量空间...
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...
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...
pgvector兼容模式使用指南
创建向量索引 在pgvector语法的向量表上添加向量索引的方式和 AnalyticDB PostgreSQL版 向量数据库原生的向量索引创建方式完全一致，并且一个向量表上的每个向量列都可以创建多个向量索引。语法 CREATE INDEX[INDEX_NAME]ON[SCHEMA_NAME]....
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...
通过阿里云灵积服务实现文本数据向量化
阿里云DashScope灵积模型服务通过标准化的API提供模型推理、模型微调训练等多种模型服务，本文通过调用DashScope中的通用文本向量模型，将业务数据向量化并在阿里云Elasticsearch（简称ES）中使用kNN实现检索。前提条件 创建阿里云ES实例，...
大数据和AI体验教程
实战课程 实操时长：12分钟44秒 开始学习 实方案介绍及实操演示 金融量化科学计算解决方案 实战课程 实操时长：41分钟7秒 开始学习 更多案例，请点击进入大数据和AI体验馆>>器学习技术在母婴场景的应用 F客户分享：PAI在亲宝宝的业务应用 ...
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...
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...
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...
向量索引的高级配置介绍
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 ignore_invalid_doc 默认为true，开启 是否忽略有问题的向量数据（补：向量维度不正确、或无向量数据，开启该配置后，错误的向量数据会直接丢弃）...
通用模型导出
支持接入的上游组件 常规机器学习组件 GBDT二分类 线性支持向量机 逻辑回归二分类 GBDT回归 线性回归 K均值聚类 逻辑回归多分类 朴素贝叶斯 PS系列组件 PS-SMART二分类 PS-SMART多分类 PS-SMART回归 PS线性回归 可视化配置组件 您可以在 ...
案例二：搭建文档检索系统
其中，_polar4ai_text2vec 为文本转向量化模型，目前仅支持输出768维向量。with()中的参数说明如下：参数 说明 示例值 primary_key 向量表的主键。id x_cols 用于存储文本的字段。content mode 文档数据的写入模式。目前仅支持 async（异步...
模型说明
短文本分类融合模型 阿里巴巴达摩院自研的针对短文本分类的模型，适用于比如短信、微博、评论等文字字数小于150 字的场景，底层集成了朴素贝叶斯、FastText、支持向量机、随机森林等传统机器学习模型，优点是训练速度快。BERT 小样本分类 ...
通过ES机器学习实现智能问答
调用阿里云ES机器学习推理接口，将文档转换为向量数据。ES 8.7及以上版本 ES 8.7及以上版本可以通过query_vector_builder构建。GET question_answering/_search {"_source":["context","title"],"knn":{"field":"text_embedding.predicted_...
案例一：搭建以图搜图系统
它基于图像的视觉特征，例如颜色、纹理、形状等，通过计算机视觉和机器学习技术，将图像转换为可计算的特征向量，并将其与数据库中的其他图像进行比较和匹配。以图搜图的应用场景非常广泛。诸如：在电子商务领域，用户可以通过拍照或上传...
向量索引
向量索引介绍 向量召回是指将商品或者内容等以向量的形式表达，并建立向量索引库，索引库上支持输入一个或多个用户或商品向量来根据向量距离召回topK的商品或内容。向量索引配置 不带类目的向量配置 {"table_name":"test_vector","summarys...
向量索引通用配置
实例可实时构建向量，以供实时查询 实时索引参数 {"proxima.oswg.streamer.segment_size":2048} 建议保持默认值 实时检索参数-不同的向量索引算法该参数的配置方式不同，详情可参考：量化聚类（Quantized Clustering）配置 HNSW...
图像度量学习训练（raw）
如果您的业务场景涉及度量学习，则可以通过图像度量学习训练（raw）组件构建度量学习模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像度量学习训练（raw）组件的配置方法和使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云...
向量索引
向量索引介绍 向量召回是指将商品或者内容等以向量的形式表达，并建立向量索引库，索引库上支持输入一个或多个用户或商品向量来根据向量距离召回topK的商品或内容。向量索引配置 不带类目的向量配置 {"table_name":"test_vector","summarys...
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...
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