高维向量检索(PASE)

相比其他算法,IVFFlat算法具有以下优点:如果查询向量是候选数据集中的一员,那么IVFFlat可以达到100%的召回率。算法简单,因此索引构建更快,存储空间更小。聚类中心点可以由使用者指定,通过简单的参数调节就可以控制召回精度。算法参数...

高维向量检索(PASE)

相比其他算法,IVFFlat算法具有以下优点:如果查询向量是候选数据集中的一员,那么IVFFlat可以达到100%的召回率。算法简单,因此索引构建更快,存储空间更小。聚类中心点可以由使用者指定,通过简单的参数调节就可以控制召回精度。算法参数...

高效向量检索(PASE)

相比其他算法,IVFFlat算法具有以下优点:如果查询向量是候选数据集中的一员,那么IVFFlat可以达到100%的召回率。算法简单,因此索引构建更快,存储空间更小。聚类中心点可以由使用者指定,通过简单的参数调节就可以控制召回精度。算法参数...

TairVector性能白皮书

以下为不同数据集下,TairVector HNSW索引的“QPS-召回率”曲线,可以得出:在4个数据集下,HNSW索引都可以达到99%以上的召回率。相比较FLOAT32,FLOAT16数据类型的性能略有下降,但是幅度不大,二者表现非常接近。开启AUTO_GC功能后,查询...

模型训练

完成了数据集的构建,就可以开始模型的训练了。...召回率(Recall):对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比,对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值:为精确率和召回率的调和平均数。

模型训练

完成了数据集的构建,就可以开始模型的训练了。...召回率(Recall):对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比,对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值:为精确率和召回率的调和平均数。

量化使用

Proxima 2.x开始支持converter,用于实现对数据做量化、归一化等功能。...对于某种向量检索算法而言,它的召回率指的是:对于某个query,它通过该算法召回的doc与通过暴力比对召回的doc之间的近似程度,召回率越高说明该检索算法越准确。

模型训练

文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建,就...召回率(Recall):对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比,对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值:为精确率和召回率的调和平均数。

模型训练

完成了数据集的构建,就可以开始模型的训练了。...召回率(Recall):对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比,对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值:为精确率和召回率的调和平均数。

高维向量相似度搜索(pgvector)

您可以使用如下两种方式之一来设置 ivfflat.probes 参数,指定在索引中搜索的列表数量,通过增加 ivfflat.probes 的值,将搜索更多的列表,可以提高查询结果的召回率,即找到更多相关的结果。会话级别 SET ivfflat.probes=10;事务级别 ...

向量动态量化

可以看到这个示例中,以4.38%的召回率下降为代价,将索引大小缩减为原来的1/3,同时QPS提升了48%。以上数据为基于 Cohere数据集 实测结果,但不同数据集的数据分布对QPS、召回以及压缩比有影响,上述数据仅供参考。更多参考 数据集 量化...

功能优势

高维向量数据的高准度和高性能 以典型的人脸512维向量为例,分析型数据库MySQL版向量分析提供百亿向量100 QPS、50毫秒响应时间(RT)约束下99%的数据召回率;两亿向量1000 QPS、1秒 RT约束下99%的数据召回率。结构化和非结构化混合检索 ...

非结构化数据向量检索

说明 召回率的高低受多个参数影响,maximum_degree 的取值无法直接决定召回率的高低。ef_construct 否 100 HNSW算法的特定参数。取值范围:[maximum_degree,1000]。多数情况下,ef_construct 的取值越大,索引构建越慢,索引精度越高,召回...

同义词

在现实生活中,相同语义的表述词汇往往有很多,而用户在检索的时候很难在一条 query 中将它们全部体现,所以识别和提供同义词检索显然可以获得更高的召回率。同义词功能主要是对查询词进行同义扩展,扩大召回和查询词同义的文档。例:...

基础向量检索

dimension 8-向量维度-topk 1-向量检索的 topk-job_mode train:build:seek:recall-指定检索任务模式,默认为 train:build:seek,加上 recall 能够计算本次检索的召回率-external_volume_name xxx_volume_name-用户提供的创建好的 volume on...

2021年3月18日 V4.3.0产品更新预告

重构FAQ匹配逻辑,提升了FAQ匹配的召回率和准确率;升级FAQ数据测试和正式环境隔离,和全局发布操作,支持了知识编辑后的统一发布,让线上对话效果更稳定;优化FAQ编辑和相似问编辑交互,操作更方便;查看详情:FAQ管理 2、对话工厂升级:...

数据节点(Searcher)指标

doc 数 matchDocSize Searcher 上第一阶段返回的 matchDoc 实际数量 totalFetchSummarySize Searcher 上取 summary 的数量 aitheta_seek_sount 向量索引seek的文档个数 aitheta_recall_ratio 向量索引的召回率 Searcher索引相关指标 名字 ...

模型评测

本文介绍如何对模型准确率、召回率等指标进行评测,并查看和对比模型评测结果。前提条件 已创建模型并关联相应的训练任务。具体操作,请参见 模型管理。已创建存储卷(PVC)。具体操作,请参见 通过控制台的方式使用NAS静态存储卷 或 通过...

数据节点(Searcher)指标

doc 数 matchDocSize Searcher 上第一阶段返回的 matchDoc 实际数量 totalFetchSummarySize Searcher 上取 summary 的数量 aitheta_seek_sount 向量索引seek的文档个数 aitheta_recall_ratio 向量索引的召回率 Searcher索引相关指标 名字 ...

聚类分片

data_type float-pk_type int64-dimension 128-column_num 50-row_num 50-vector_separator,-topk 1,50,100,200-获取 topk 为 1/50/100/200 时各自的召回率-job_mode train:build:seek:recall-clean_build_volume true-保留索引,后续多次...

聚类分片全链路测试

中心点访问率 实际访问索引分片数 TopK分别为1、50、100、200时对应的召回率 0.1 7.30 1:0.999 50:0.9992400000000005 100:0.9987400000000008 200:0.9974424999999909 0.05 6.35 1:0.999 50:0.998660000000001 100:0.9979400000000015 200...

混合检索使用指南

在大部分场景下,使用向量检索能力就可以在相似度召回场景中获得不错的召回率。但是也有某些场景,比如embedding模型不佳,或者由于查询复杂导致生成的向量与库内需要召回的数据距离较远时,仅仅使用向量相似召回无法达到预期的效果。这时...

针对有异常标签的数据创建智能巡检任务

recall 召回率,计算公式:实际为异常的样本中被模型检测为异常的样本数量/实际为异常的样本数量。数据统计值 统计图表中展示训练集异常点数量、训练集长度、验证集异常点数量和验证集长度信息。数据集结果可视化 统计图表可视化展示训练集...

针对无标签数据创建智能巡检任务

计算公式:模型检测为异常的样本中实际也为异常的样本数量/被检测为异常的样本数量 recall 召回率,计算公式:实际为异常的样本中被模型检测为异常的样本数量/实际为异常的样本数量 数据统计值 统计图表中展示训练集异常点数量、训练集长度...

2000W FLOAT512 量化

CE hash with int8 quantize 19730 3699 390分钟 由于2000W*2000W数据跑线性结果时间过长,因此此处使用100W数据,doc表得到的召回如下:说明 Recall@1表示TopK为1时doc表的召回率,Recall@50、Recall@100、Recall@200以此类推。...

API详情

} } 标签检索 如果您的企业知识数据量较大,可以采用标签检索的方式提高召回的准确。首先,需要参考 知识标签 对文档添加知识标签。其次,获取到“标签ID”,并通过doc_tag_codes参数传入对应的标签ID,可以同时传入多个标签。说明 当...

MultiSearch-统一问答接口

sf":0.3#干预数据召回的向量相关性,默认0.3 },"image":{"disable":false,#是否需要关闭图片数据的召回,默认false。sf":1.0#图片数据召回的向量相关性,默认1.0 },"return_hits":false#是否在结果中返回文档召回的结果,即response里面的...

SearchKnowledge-问答文档查询

sf":0.3#干预数据召回的向量相关性,默认0.3 },"image":{"disable":false,#是否需要关闭图片数据的召回,默认false。sf":1.0#图片数据召回的向量相关性,默认1.0 },"qp":{"query_extend":false,#是否需要对用户query进行query扩展"query_...

云监控

召回率:向量服务的召回率,表示向量召回的召回结果占实际向量召回结果的百分比。如智能引擎召回的100个结果中,有90个在向量距离最短的100个结果集中,则召回率为90%。表相关监控 增量qps:detail表的增量qps。增量延迟:detail表增量延迟...

表指标

数据节点包含每秒请求数、请求耗时、获取返回字段耗时、返回结果数、向量召回率、向量索引查询耗时 指标项 含义 每秒请求数 每秒请求的次数 请求耗时 请求表数据所耗费的时间 获取返回字段耗时 获取返回字段所耗费的时间 返回结果数 返回...

模型训练

如果您的分类问题为单标签分类问题(即每一个样本都只有一个标签与之相对应),这时“预测的总样本数”与“所有类别的总样本数”是一样的,所以整体的精确率和召回率是一样的,导致 F1 值也跟精确率和召回率一样。如果您的分类问题为多标签...

车辆物流识别

驾驶证的总体准确率和召回率在95%以上。(示例图片信息已做脱敏处理,具体结果以API测试为准)车辆vin码识别 读光车辆识别代码(VIN)识别,用于进行车辆质检检查、车辆登记等场景。(示例图片信息已做脱敏处理,具体结果以API测试为准)面...

向量检索

此方式需要比较每一个向量,因此它的搜索速度较慢,但是召回率可以达到百分之百。欧氏距离、内积距离,余弦相似度三种距离相似度的精确检索使用方式如下:欧氏距离 SELECT ID,l2_distance(,array[1,2,3.N]:float4[])as score FROM...

模型配置

模型训练成功后,您可以查看训练中前10个最重要的特征,并通过模型验证了解该模型的准确率、召回率预期。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为训练数据,经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据,数据质量越高...

基本概念

我们可以创建一个召回和排序逻辑都相对简单的实验室作为兜底实验室,而通常用的复杂的召回和排序逻辑放在非Base实验室。这样,当流量突然太大时,我们可以把部分流量切换到base实验室,以防止整个推荐系统被拖垮。​ 上面是Base实验室的...

Proxima Searcher

该值越大,扫描doc数越多,召回率越高 proxima.hnsw.searcher.max_scan_ratio float 0.1f 在检索时,控制最多扫描文档的比例。例如如果当前索引中有100w doc,如果此值为0.1,则最多扫描10w。如果ef值提前收敛,则不会扫描到10w proxima....

通用联邦学习模板

混淆矩阵:评估分类模型性能的一种重要工具,可以用来计算模型的准确率、精确率、召回率、F1得分等性能指标。其中,准确率指模型正确预测的样本数占总体样本数的比例;精确率指预测为正例的样本中实际为正例的比例;召回率指实际为正例的...

向量介绍

内积度量的计算公式如下:向量检索算法的选择 向量检索算法 优势 劣势 场景 量化聚类(Quantized Clustering)CPU、内存资源占用较低 召回率较HNSW低 查询速度较HNSW慢 适用于亿级别数据集,对数据准确性和查询延迟要求不是非常高的场景 ...

模型配置

TopN的数量多时的召回率一般比TopN的数量少时高,这是由于推荐商品数量增多,命中机会将随之增大。但我们不建议对同一用户推荐过多商品,以免造成用户反感,因此,在创建商品推荐任务时,限制最多推荐10个商品。商品关联预测 商品关联预测...

使用向量检索插件(aliyun-knn)

性能指标 hnsw linear top10召回率 98.6%100%top50召回率 97.9%100%top100召回率 97.4%100%延迟(p99)0.093s 0.934s 延迟(p90)0.018s 0.305s 说明 表中的p表示百分比,例如延迟(p99)表示99%的查询能在多少秒返回。前提条件 安装向量...
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