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。...
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...
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...
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 ...
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...
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[])...
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[])...
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...
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...
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。...
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...
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
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...
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...
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...
AI任务概述
模型管理 模型评测 您可以通过Arena提交模型评测任务，对模型准确率、召回率等指标进行评测，查看或对比相应的评测结果。模型评测 模型分析优化 在模型正式部署前，您可以通过Arena提交模型性能分析和优化任务，使用Tensorflow Profiler，...
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...
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...
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...
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 ...
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...
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...
下拉提示报表
无召回结果率 下拉提示返回成功但结果为空的比例 下拉提示返回成功但结果为空的PV/下拉提示PV 下拉提示无召回结果的比例，衡量下拉提示效果、内容丰富度 请求报错次数 由于被限流等原因导致返回错误的请求次数 每请求报错一次记1 反映下拉...
行业算法模型介绍
相对于I2I，可建模高阶相似度，从而提升召回覆盖率。适合item行为丰富的场景。相对于对i2i算法，此算法对于行为丰富度要求更高，比较适合行为丰富的业务场景。基于标签向量召回：基于item的tag的向量召回，通过向量描述物品各种tag，计算...
使用analytic-search插件
功能优势：通过实现召回过程的并发，提高资源利用率，召回阶段平均耗时降低50%。性能测试信息：测试环境 节点：3*16核64 GB OpenStore冷热共享计算型。数据集：某业务日志数据，单索引1.6 TB，60亿个文档，60个分片。查询：3 TermQuery(and...
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...
BE 引擎召回配置
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。详细的介绍参考 产品简介。PAI-...
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...
快速开始
我们可以在冷启动召回模型的基础上加上一定探索机制，比如当我们需要展现N个新品时，使用向量K近邻算法匹配出 M（M>N）个新品，保留相似度最高（距离最近）的个新品作为候选，然后再根据相似度的Softmax概率采样N-K个新品添加到候选集。...
向量召回评估
hitrate为针对该trigger召回item的命中率。bad_ids为召回但是未命中的item id。bad_dists为与bad_cases对应的距离。组件参数配置 向量召回评估组件支持界面化配置和命令方式配置，配置参数一致，参数配置指导如下。参数 类型 参数说明 输入...
业务运营报表
访问过搜索结果页的用户数 同一个用户无论访问多少次都只记1 依赖通过SDK/API搜索时，搜索请求设置user_id参数 当日进行搜索的用户数 翻页率 翻页请求占搜索PV的比例 翻页请求PV/搜索PV 翻页请求占总搜索PV的比例，衡量搜索召回、排序的...
A/B测试报表
访问过搜索结果页的用户数 同一个用户无论访问多少次都只记1 依赖通过SDK/API搜索时，搜索请求设置user_id参数 当日进行搜索的用户数 翻页率 翻页请求占搜索PV的比例 翻页请求PV/搜索PV 翻页请求占总搜索PV的比例，衡量搜索召回、排序的...
业务运营报表
访问过搜索结果页的用户数 同一个用户无论访问多少次都只记1 依赖通过SDK/API搜索时，搜索请求设置user_id参数 当日进行搜索的用户数 翻页率 翻页请求占搜索PV的比例 翻页请求PV/搜索PV 翻页请求占总搜索PV的比例，衡量搜索召回、排序的...
通用行业/游戏行业算法版对比
贴合游戏搜索场景的痛点和需求，提供了游戏行业专属的智能语义理解能力、向量召回、排序算法，为游戏行业的搜索性能和效果准确性提供双重保障，并有效的解决了超大词库数据导致的搜索延迟高、资源消耗大导致的搜索无结果率高等行业重难点...
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