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...
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
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...
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）
probes固定时lists对查询效率以及召回率的影响 当probes固定为20，表中数据量为100万行时，lists越大，召回率越低，TPS越高 测试结论 lists的值对索引占用的存储空间影响微乎其微，和表中的数据量有直接的关系。lists和probes对查询效率...
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...
向量动态量化
背景介绍 量化（Quantization）是向量检索技术中一种常用的优化方法，通过一定程度的精度（召回率）损失，来换取性能的大幅度提升，以及内存占用（索引文件大小）大幅度降低。向量检索服务DashVector支持向量的动态量化，用户仅需在 新建...
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 ...
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...
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 ...
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...
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、...
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...
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...
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：...
配置作业部署信息
选择基于失败率重启后，您还需要设置 检测Failure Rate的时间间隔、时间间隔内的最大失败次数 和 每次重启时间间隔。Fixed Delay（默认值）：固定间隔重启。选择基于固定间隔重启后，您可以结合实际业务场景修改 尝试重启的次数 和 每次...
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...
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 ...
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...
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 ...
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...
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...
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...
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...
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...
PGVector
相比其他算法，IVFFlat算法具有高召回率高精度、算法和参数简单、空间占用小的优势。PGVector插件的实现基于 PolarDB PostgreSQL版 的扩展机制，利用C语言编写实现了多种向量计算算法和数据类型。其中插件算法的具体流程如下：高维空间中的...
PGVector
相比其他算法，IVFFlat算法具有高召回率高精度、算法和参数简单、空间占用小的优势。PGVector插件的实现基于 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的扩展机制，利用C语言编写实现了多种向量计算算法和数据类型。其中插件算法的具体流程如下...
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，...
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...
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...
作业调试
Flink重启策略配置 该参数取值如下：Failure Rate：基于失败率重启。选择该选项后，您还需要填写 检测Failure Rate的时间间隔、时间间隔内的最大失败次数 和 每次重启时间间隔。Fixed Delay：固定间隔重启。选择该选项后，您还需要填写 ...
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，...
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 ...
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[])...
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