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...
向量计算使用指南
精确查询（不使用向量索引）精确查询更加适用于SQL扫描数据量少，且对召回率要求高的场景。欧式距离、平方欧式距离、内积距离三种距离计算方式分别对应以下三种距离计算函数。float4 pm_squared_euclidean_distance(float4[],float4[])...
粗排配置
粗排使用模型可以得到更个性化、更精细的召回。粗排大致分为三个阶段，每个阶段都不是必须，看实际场景设置。特征加载，这里和排序之前的特征加载配置是一样的。参考 特征配置。模型调用，配置与精排里的排序配置也保持一致。参考 算法配置...
Proxima向量计算
精确查询（不使用向量索引）精确查询更加适用于SQL扫描数据量少，且对召回率要求高的场景。欧式距离、平方欧式距离、内积距离三种距离计算方式分别对应以下三种距离计算函数。float4 pm_squared_euclidean_distance(float4[],float4[])...
哈希分片全链路测试
算法对比：对每个数据集，通过执行不同算法（Graph、HC、Linear），得到Proxima CE结果和C++ baseline的结果，对比各自的召回率，此处设置的TopK为100。Proxima CE的recall是通过从query表中采样100条query数据做的召回，主要是与Linear...
产品优势
高召回率 依靠阿里系海量特征数据沉淀，违规特征实时更新，召回率高。智能标签 优势 阿里云媒体处理 标签体系完善 综合优酷、土豆、UC等海外平台的PGC、UGC视频内容进行学习、训练，提供最全面的视频标签体系。多模态融合 提供视觉、文字、...
表格信息抽取
召回率：算法模型当前类型字段召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的概率，即当类表格测试集中被正确识别的该类标注框（内容+位置）的比例。F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确...
表格信息抽取
召回率：算法模型当前类型字段召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的概率，即当类表格测试集中被正确识别的该类标注框（内容+位置）的比例。F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确...
API概览
本文为您汇总了内容安全中所有可调用的内容检测类API。概述 本文适用基于API URL发起HTTP或HTTPS POST请求的用户，如果您使用的是 SDK，可以跳过本文档。发起API请求的URL由不同参数组合而成，有固定的请求结构（请参见 请求结构）。URL中...
多分类评估
一、组件说明 多分类模型的评估任务，可以输出准确率、召回率值等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC...
Centauri对比
BuildJobWorker,times:12653 worker:AutotuningNormalWorker,times:1478 总耗时(单位:分钟):336 Top召回率 用户设置 train:top200:0.95 Top召回率 normal train:top200:98.061%Autotuning Fast Build Params:proxima.general.builder....
长文档信息抽取
召回率：算法模型召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的比例，有正确预测的字段个数/所有真实正确的字段个数。F值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常...
长文档信息抽取
召回率：算法模型召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的比例，有正确预测的字段个数/所有真实正确的字段个数。F值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常...
教育行业模板-多路搜索
特别优化 有：BERT模型采用达摩院自研的StructBERT，并针对教育行业定制模型 向量检索引擎采用达摩院自研的proxima引擎，准确性和运行速度远超开源系统 训练数据可以基于客户的搜索日志不断积累，效果持续提 效果：召回率达到OR逻辑 准确性...
向量索引的高级配置介绍
两者都配置的情况下，取两者的最大值 enable_recall_report 默认为true，开启 是否开启召回率指标汇报 is_embedding_saved 默认为false，不保存 是否保存原始向量。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...
横向多分类评估
一、组件说明 横向多分类模型的评估任务，可以输出准确率、召回率值等。支持使用单方或多方联合数据，评估横向多分类模型。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。...
服务调试
服务调试功能可以方便用户测试自己的服务返回结果是否符合预期，服务调试功能的参数...单路/多路区分 单路召回和多路召回的参数基本一致，区别是多路召回的每一路子召回都有自己的召回截断数、打分规则、triggerList，以召回链路名称为前缀。
什么是召回引擎
阿里云召回引擎BE，是阿里巴巴集团推荐行业自研的召回引擎，提供全面召回的能力，具有高稳定、高性能的索引和查询机制、低运维成本、通过灵活过滤和配置策略加速迭代效率，支持秒级在线实时数据更新等特性 功能特性 BE召回引擎服务具有如下...
下拉提示报表
依赖开通数据采集功能，并且上传了用户点击行为数据 衡量下拉提示引导搜索的召回、排序效果 流量指标 指标名 定义 计算公式 依赖 意义 下拉提示PV 请求下拉提示且返回成功的次数，即不包括被限流等原因导致返回错误的请求 每请求且返回成功...
向量检索
以人脸512维向量为例，AnalyticDB MySQL 向量检索提供百亿向量100 QPS、50毫秒响应时间约束下99%的数据召回率和两亿向量1000 QPS、1秒响应时间约束下99%的数据召回率。结构化和非结构数据的融合查询 支持 KNN和RNN融合查询，例如：比较一批...
电商行业模板-多路搜索
配置 电商行业模板，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－电商向量通用”）：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，电商行业模板默认会创建两个排序...
模型评测
rouge-l-r(Recall)：基于LCS的系统摘要与参考摘要的匹配程度的召回率。rouge-l-f(F-score)：基于LCS的系统摘要与参考摘要的匹配程度的F-score。bleu指标：bleu(Bilingual Evaluation Understudy)是另一种流行的评估机器翻译质量的指标，它...
人群预测
若需要更多人数，建议您参考 模型验证 结果，选择一个高潜验证人群的准确率、召回率较高时对应的N%，再将 实际预测人数×N%得到人数。反之，若已确定需要保存多少人，可以通过人数倒推预期的预测准确率、召回率。将指定购买概率区间的用户...
多路召回实战
经过多年经验沉淀，以上组合方式中，召回率较高，同时效果较好的召回方式为：query=vector:'xxx&n=100&sf=1.100000' OR default:'xxx' 其中向量索引中的：n：表示向量召回的topN sf：控制向量相似度得分，欧式距离为上限，内积距离为下限 ...
自定义粗排打分
智能召回引擎支持您自定义打分逻辑来影响您的召回结果。X2I召回默认打分逻辑 在X2I召回服务中，其中X2I表的kkv的v字段，含义为物品相关性的默认排序分。如下所示X2I表：trigger_id item_id score trigger1 item1 1.0 trigger1 item2 1.1 ...
数据规范
数据示例 一个KKV类型的召回表的示例如下：trigger_id item_id score A 10001 1.12 A 10002 1.04 B 10001 0.97 C 10003 0.89 在这个例子中，共有三个trigger，其中trigger为A可以召回两个物品，即10001和10002；trigger为B可以召回一个物品...
查询分析——电商场景
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。实体识别...
云市场API概览
其中，行驶证的总体准确率和召回率在93%以上，适应模糊、光照不均、透视畸变、任意背景等实际应用中存在的各种情况，并可实现自动裁边、修正倾斜等 行驶证混贴识别 行驶证混贴识别支持对正副页在同一张图片的场景进行自动分割与结构化识别 ...
质量规则
行覆盖率：自动化测试用例的全量代码的行覆盖率，计算规则：行覆盖率=自动化测试用例的测试覆盖行（具有相同行号的代码算一行）/总行数。变更行覆盖率：自动化测试用例的本迭代变更代码的行覆盖率。如发生变更的代码行为注释，则不属于变更...
向量索引
太大的话，会极大影响性能&延迟 一般而言,若召回topk个向量，min_scan_doc_cnt的建议大小为max(10000,100*topk)，scan_ratio为max(10000,100*topk)/total_doc_cnt,具体的还得结合数据规模、召回率以及性能等参数。之所以存在两个类似参数，...
FeatureStore概述
搜索引擎排序场景：该场景下的特征数据包括关键词匹配度、点击率、销售量等，通过使用FeatureStore训练排序模型，对 ES/OpenSearch 等搜索引擎召回结果，用召回结果请求EAS中tensorflow模型的打分服务，根据用户的搜索意图和个人喜好，为其...
向量召回评估
向量召回评估组件计算召回的hitrate结果。hitrate作为结果好坏的评价，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。本文为您介绍向量召回评估组件的原理和配置指导。原理 向量召回评估组件同时支持 u2i 召回和 i2i 召回的计算。...
基于etrec的U2I2I召回
本文为您介绍推荐解决方案-etrec召回的实现方法。数据集 pai_online_project.rec_sln_demo_behavior_table 字段名 类型 描述 request_id BIGINT 埋点ID/请求ID user_id BIGINT 用户唯一ID exp_id STRING 实验ID page STRING 页面 ...
基础概念
术语 说明 BE 阿里云智能召回引擎BE，是阿里巴巴集团自研为推荐行业深度定制的召回引擎，提供全面召回的能力，具有高稳定、高性能的索引和查询机制、低运维成本、通过灵活过滤和配置策略加速迭代效率，支持秒级在线实时数据更新，是构建...
DescribeEmptyNumber-手机号空号检测
当前评估的准确率和召回率约为 95%左右。调用时请注意差别。使用本接口前，请登录号码百科控制台，在 标签广场 页面，找到对应的标签，单击 申请开通，填写申请资料，审批通过后即可使用。QPS 限制 本接口的单用户 QPS 限制为 100 次/秒。...
自定义召回模型
创建执行成功的召回表可以在控制台的召回表管理页面查看。如果在注册召回表时提示“当前表的全量任务执行失败”，可以点击“失败原因”来查看失败原因。六、应用自定义的召回模型 在控制台-场景管理-实验管理功能中进入实验详情，点击...
服务注册
召回链路优先级 展示 Union 归并下的召回优先级，如需修改顺序，请在左侧进行召回链路顺序调整。去重字段 作为多路去重字段，请选择所有召回链路返回字段名都相同的字段。配置完成后可立即上线或者先存成草稿状态后续上线。注意 各个召回子...
商品推荐任务
说明 设置推荐商品个数N时，可以参考 模型验证 中的准确率、召回率。勾选确认新建任务将消耗可用预测任务数，单击 确认。系统将开始执行推荐任务。管理推荐任务 任务列表如下图所示。其中，任务执行状态分为：待执行：当组织中正在执行的...
模型管理
1.单模型详情 模型在产出的同时上传的数据会按照8:2的比例拆分为训练集和测试集 20%的...模型列表 呈现公有云平台上的所有模型，可对模型进行新增、删除、下载配置文件、查看等操作 展示单个模型的名称、状态、mAP值、精确率和召回率等信息
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