管理向量Indexes
向量索引专注于通过先进的索引结构和算法（如IVF、HNSW等），有效压缩向量空间并加速在海量数据中定位与查询向量最相似的数据点，极大地提升了诸如图像识别、语音检索、推荐系统等应用场景中的召回率与响应速度。背景信息 Milvus支持多种...
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...
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。...
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...
参考：内核参考
值越大一般召回率越多，但最多不会超过 proxima.hc.searcher.scan_count_in level 中指定的中心点下doc数量。proxima.hnsw.searcher.max_scan_ratio FLOAT 0.1f 用于计算 max_scan_count 数量，总doc数量*scan_ratio。proxima.hnsw....
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，...
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
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...
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...
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...
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...
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。...
自学习平台使用流程
4.2 模型查看 您可以查看模型的相关评估指标，主要有精确率、召回率和F1值；同时，您也可以新增模型版本，进行版本管理。重要 注意：如果训练数据在100份以内，模型效果可能欠佳，且评估指标波动较大，基本无参考意义。若需要良好稳定的...
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...
光伏发电异常检测提效
业务价值 仍以10 MW村级光伏电站为例，有智能算法的协作，基于85%准确率和召回率运算，假设200个逆变器有10个发电效能异常，算法将上报10~12个左右的可能异常的逆变器。运维人员优先关注这部分逆变器，可以大大提高运维效率和问题解决速度...
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...
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...
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