非结构化数据向量检索
在某些融合查询场景中，这种方式可能会影响最终召回率，可以通过增大 numShards 和_l_vector_topk_的值，减少这种方式带来的影响。SELECT/*+_l_vector_topk_(100)*/id,_vector_score_FROM vector_table WHERE age>18 and age(vector_column...
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...
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...
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...
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...
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。...
智能质检应用说明
基于达摩院先进的语音识别和自然语言理解技术，以及算法模型优化的效果，质检规则准确率和召回率可达90%。另外，产品内置6个质检方案模板，包含电商、金融、地产、运营商、能源热力行业以及通用模板，含200+质检规则，以帮助企业快速冷启动...
小程序场景
实体识别——电商行业中主要识别品牌、品类、款式、风格等实体类型，提高召回率和准确性，排序-类目预测——根据查询词预测用户想要查询哪个类目的结果，结合排序表达式，使得更符合搜索意图的结果排序更靠前。两轮相关性排序——第一轮为...
常见问题
该方法解决不彻底，如果是底层算法构图不连通，那么无论减少多少也可能不会得到200个，另外如果有，为特例case降低召回率对其他向量召回的效果也有影响，需要自行评估。改变构造索引算法。例如采用HC方式构图，可通过-algo_model 命令行...
算法配置版功能详解
基于实验平台提供的能力，在每个实验中，除了基础策略，您还可以对召回链路做策略定制。您可以直接针对召回阶段的五大链路及其子链路，进行算法层面的调整，并观察其效果，对比择优。具体可查看：行业算法模型介绍 排序链路定制 需算法配置...
单据票证信息抽取
单字段-检测F1值：综合评价指标（F1-Measure），未经规则后处理修正，为字段检测框精确率和召回率的加权调和平均，常用于评价检测模型的好坏。单字段-准确率：算法模型字段识别准确率（Accuracy），未经规则后处理修正。即测试集中该字段中...
单据票证信息抽取
单字段-检测F1值：综合评价指标（F1-Measure），未经规则后处理修正，为字段检测框精确率和召回率的加权调和平均，常用于评价检测模型的好坏。单字段-准确率：算法模型字段识别准确率（Accuracy），未经规则后处理修正。即测试集中该字段中...
相关性实战
tag_match的feature允许用户将query中的特征与doc中特征做多维运算，在电商场景下有着非常广泛的用途，有类似的需求的用户可以研究下。OpenSearch提供了丰富的function和feature，使用得当可以获得非常强大的功能。相关性有很多部分共同...
高维向量相似度搜索（pgvector）
lists和probes对查询效率以及召回率起着相反的作用，因此合理地设置这两个值可以在查询效率以及召回率上达到一个平衡。根据表中行数（rows）的不同，建议设置的lists和probes值如下：小于等于100万行：lists=rows/1000、probes=lists/10 ...
规格计算器
向量算法：可根据需求进行选择，目前支持三种算法：HNSW：基于图的向量检索算法，召回率极高且性能很好，内存及存储占用与Linear相当，在低维度和高维度向量数据集上均有很好的表现，适用于大多数向量检索场景。QC：基于量化聚类的向量检索...
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...
内容检测API
内容安全图片检测同步与异步的准确率和召回有差别吗？为什么内容安全Java SDK本地文件和二进制数据检测ClientUploader类无法下载？内容安全Python SDK 3.5.4和3.8.8版本无法识别aliyunsdkcore库？如何安装内容安全Python SDK的...
概览
使用智能阈值报警规则可以快速的对对象存储OSS和CDN做监控报警覆盖，在服务不可用之前提前发现异常，现推荐以下监控指标配置智能阈值报警规则。云产品 典型异常 异常可能原因 监控指标 报警条件 对象存储OSS 请求成功数突降或请求错误数...
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率。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...
相关性实战
tag_match的feature允许用户将query中的特征与doc中特征做多维运算，在电商场景下有着非常广泛的用途，有类似的需求的用户可以研究下。OpenSearch提供了丰富的function和feature，使用得当可以获得非常强大的功能。相关性有很多部分共同...
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
热搜和底纹
什么是热搜和底纹 热搜和底纹是一个完整搜索引擎必备的基本功能，通常占据着搜索框入口的重要位置，提供不可或缺的业务价值。下图是看一个典型电商平台的热搜和底纹的位置。热搜和底纹处于搜索引擎整个工作流程的最上游，为搜索优化起铺垫...
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...
API概览
人工审核 接口 说明/green/image/manual/asyncScan 如果您对识别结果的准确率和召回率要求非常高，可以调用图片人工审核功能。green/video/manual/asyncScan 如果您对识别结果的准确率和召回率要求非常高，可以调用视频人工审核功能。green...
2022年1月6日 V5.3产品更新通告
FAQ模型优化 平均准确率和召回率提升5%左右。具体更新能力如下：引擎问答阈值配置【入口】机器人管理-问答策略管理-引擎问答阈值配置 重听产品化【入口】外呼导航机器人管理-问答策略管理-重听话术配置 重听作为语音场景下，当用户没听清...
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：...
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 用在检索时，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....
模型配置
模型训练成功后，您可以通过模型验证了解该模型的准确率、召回率，并查看商品之间的关联关系。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集、商品标签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...
实例指标
SEARCHER-QUERY（数据节点-查询相关）指标项 含义 qps 数据节点查询qps totalLatency 数据节点查询耗时 fetchFieldsLatency 数据节点获取召回结果耗时 vectorSeekCount 向量检索seek doc数 vectorRecallRatio 向量检索召回率 ...
如何把AB test系统接入到自有系统中
原因：当有多个 算法工程师做召回或者排序实验的时候，我们可以通过划分实验组，让他们互相不会干涉。配置说明：AA实验：实际A/B实验中可能出现抽样不均的情况，结果可能会产生偏差，为了保证实验数据的变化仅仅是实验本身引起的，可以一次...
混合检索使用指南
这时为了提高召回率，可以选择使用双路召回来丰富召回的策略。双路召回一般会通过向量检索和全文检索分别召回部分数据，然后再做精排蒸馏，后处理等以获得更佳的召回效果。AnalyticDB PostgreSQL版 既支持高性能向量检索，又支持高性能全文...
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 ...
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 ...
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...
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...
实例指标
seek_count 数据节点aitheta寻求计数 aitheta_recall_ratio 数据节点aitheta召回率 aitheta_seek_latency 数据节点aitheta寻求延迟 after_search_latency 数据节点排序结束到最终返回结果耗时 request_pool_wait_time 数据节点查询请求在...
Android端如何提高移动推送的消息到达率？
问题详述 接入移动推送后存在部分场景无法接收到推送的情况，作为服务接入方，我们怎么做可以提升消息到达率？问题解答 可以尝试从以下几方面考虑：Application中调用cloudpushservice.register进行初始化，必须保证应用进程和后台进程...
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