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...

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

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...

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....

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...

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 ...

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:...

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...

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 ...

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...

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....

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...

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...

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...

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...

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...

向量索引压测步骤

准备工作 推荐进入vpc环境进行测试 具体操作请参考《专有网络VPC》如想通过公网进行测试,请参考:公网访问API域名方法 ...查看召回率、查询耗时等指标 请参考 指标监控 脚本下载 prepare_data.py push_data.py prepare_query.py search.lua

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,...
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