向量检索
近似的索引检索 通过使用HNSW索引的方式进行搜索，此方式搜索速度较快，但得到的结果是一个近似的结果，一般召回率都可以达到99%以上。语法 欧氏距离、内积距离，余弦相似度三种距离相似度的近似的索引检索使用方式如下：说明 内积距离和...
一键诊断
A：RDS MySQL的计算公式如下：线程使用率=活跃线程数/最大线程数 连接数使用率=当前连接数/实例规格最大连接数 最大线程数=thread_pool_size*(thread_pool_oversubscribe+1)Q：为什么会出现线程使用率超过100%的情况？A：按照线程使用率的...
如何排查Java场景下故障注入不生效的问题
在对Java进程注入故障时，可能会出现故障注入失败的情况。为解决此类问题，在创建或编辑演练时，您可以在故障执行阶段选择开启Debug模式，并通过相关的日志信息来了解故障注入失败的原因。开启Debug模式 在查看目标演练的故障注入日志前，...
高维向量相似度搜索（pgvector）
ivfflat.probes 的值越大，查询结果的召回率越高，但是查询的速度会降低，根据具体的应用需求和数据集的特性，lists 和 ivfflat.probes 的值可能需要进行调整以获得最佳的查询性能和召回率。说明 如果 ivfflat.probes 的值与创建索引时指定...
量化使用
性能说明 向量量化一般是有损的，量化后的召回率通常会下降1~2个百分点。实际测试里（例如：2000万规模的doc/query 512 float 向量数据的检索），使用量化后的召回率与正常情况相比，大约会由99.0%下降至98.2%。但是量化通常会带来一定的...
功能优势
微损模式下，分析型数据库MySQL版会为向量构建索引，索引会带来召回率的轻微下降，保证99%的数据召回率。您可以参考下表合理选择向量分析模式。特点及场景 模式 数据召回率 数据量 QPS 小数据量（写入数据较少）、高QPS、精度无损。典型...
进程监控
云监控采集CPU消耗Top5进程的CPU使用率，可能存在以下问题：如果您的进程占用多个CPU，则会出现CPU使用率超过100%的情况，因为采集结果为多核CPU的总使用率。如果您查询的时间范围内，CPU消耗Top5的进程不固定，进程列表会显示该时间范围内...
常见问题概览
下载备份文件 性能、空间与内存 热点问题 其他常见问题 如何排查MongoDB实例负载过高的问题 MongoDB实例内存使用率高问题 MongoDB实例的CPU使用率高问题 MongoDB实例IOPS使用率高问题 MongoDB实例空间使用率高问题 为什么高可用系统会触发...
CPU使用率高排查方法
PolarDB PostgreSQL版 在使用过程中，可能会出现CPU使用率异常升高甚至达到满载的情况。本文将介绍造成这种情况的常见原因和排查方法，以及对应的解决方案。问题原因 业务量上涨 当CPU使用率上升时，最有可能的情况是业务量的上涨导致数据...
MySQL实例IOPS使用率高的原因和解决方法
问题描述 MySQL实例在日常使用中会出现实例IOPS使用率高的情况，本文将介绍造成该状况的主要原因和解决方法。问题原因 实例内存满足不了缓存数据或排序等需要，导致产生大量的物理IO。查询执行效率低，扫描过多数据行。解决方案 您可以通过...
使用SDK调用API请求服务端时出现Wait future timeout...
另外，当机器的负载较高、网络异常率高、CPU使用率高时，也会出现Wait future timeout错误，一般是请求可能还未发出就已超时。确认客户端中是否在请求期间主动调用了 client.shutdown()方法导致callBack回调线程被关闭。登录 表格存储控制...
网络架构容灾
不同部门和团队使用云产品时，一般会使用多个VPC把业务隔离，不同的VPC承载不同部门或团队的业务。但不同团队和部门间在特定场景下也需要互相访问双方的服务，这时就需要实现不同VPC间的互通。实现不同VPC之间的互通在阿里云上有两个主要...
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...
Linux实例负载高问题排查和异常处理
内存使用率过高，可能会出现系统卡顿、内部服务响应速度变慢等问题。I/O使用率过高：一般来说，当前I/O读写≥该云盘I/O的80%时，定义为I/O使用率过高。I/O使用率过高，可能会出现文件读写变慢、应用性能下降或报错等问题。问题排查 您可以...
模型配置
人数少的 高潜验证人群 的准确率、召回率一般比人数多的 高潜验证人群 高，这是由于历史人群中一般只有部分人的训练特征较为突出，其余人的训练特征数据差距较小。随机人群 的准确率、召回率一般不随人数有大的波动，这是选择随机人群造成...
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...
补数据
为什么补数据选择业务时间昨天和今天，也会出现等待时间的情况？为什么补数据选择补0点~1点生成了多个实例？为什么进行大量补数据操作时，会出现等待资源情况（实例显示黄色，实例状态为等待资源）？为什么补数据报错调起的节点运行时间不...
视频直播出现卡顿现象
推流过程中会有一定的CPU损耗，硬件配置较差的低端手机，在推流过程中若整体CPU 使用率超过80%以上，画面会出现不同程度的卡顿，花屏等现象，会影响到视频的采集，同时也会影响到用户端的观看。视频采集参数的设置过低。解决方案：人眼识别...
模型配置
在结果中：高潜验证人群 的准确率、召回率一般比同等人数的 随机人群 高，说明算法模型成功推荐了匹配的商品。TopN的数量少时的准确率一般比TopN的数量多时高，说明推荐商品数量较少时，前几位推荐商品易于产生精准推荐。TopN的数量多时的...
规格计算器
QC：基于量化聚类的向量检索算法，召回结果正确率极高，占用资源较少，性能较好，在低维度向量数据集上有更好表现,内存及储存占用一般只有Linear和HNSW的1/4,适用于对召回率没有严苛要求的大数据量检索场景。Linear：线性检索，即暴力检索...
EMR Kafka磁盘故障运维
业务场景 Kafka将日志数据存储到磁盘中，当磁盘出现故障时，会导致磁盘IO能力下降、集群吞吐下降、消息读写延时或日志目录offline等问题。这些情况有可能影响到线上业务平稳运行、数据丢失、Kafka集群容错能力下降，单块盘故障甚至有可能...
数据详情
您可以在访问服务时将索引字段作为过滤条件，服务召回结果也会返回对应的索引字段 索引管理 索引管理即索引历史版本列表，默认保留最近3天的索引版本。若新的数据出现问题，可回滚旧版本索引。需注意的是，执行索引回滚后，表处于回滚锁定...
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 ...
Fast Query Cache
当缓存命中率较低时，性能无提升甚至会出现严重降低。由于以上问题，MySQL原生Query Cache没有得到广泛应用，在最新版的MySQL 8.0中，取消此功能。阿里云数据库团队对Query Cache进行重新设计和全新实现，解决了以上几个主要问题：优化并发...
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...
向量召回过滤优化
但因为向量检索所扫描的点数是固定的（默认扫描1%的数据），如果满足filter条件的文档非常少，会出现结果数少甚至无结果的情况。为了召回结果，只能调整扫描比例，有时甚至需要扫描全部数据才有结果。但扫描比例提高后，查询耗时会增加很多...
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、...
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：...
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...
RDS SQL Server CPU使用率高问题排查
CPU使用率高的因素有很多，其中最常见的因素说明及解决方法如下：实例的并行度设置不合理 排查步骤 线程并行处理任务时，由于每个线程处理的数据量不一致，会出现CXPACKET等待情况，CXPACKET等待发生比较多的话，就会造成CPU使用率高。...
回切至本地物理机
如果扩充的是包含系统分区的磁盘，那么扩充的这部分空间会被ECS自动填充给系统分区，这样在恢复到本地的物理机时可能会出现分区越界的问题。如果系统分区相对源端机器被扩容，将会收缩相应的空间，确保和源端机器保持一致。反向注册。确认...
集成iOS SDK时的常见问题
编译代码时报x86或i386错误 问题现象：编译代码时可能会出现以下错误：可能原因：使用模拟器调试和运行。解决方案：请使用真实设备调试和运行。编译代码时报bitcode错误 问题现象：编译代码时可能会出现以下错误：可能原因：SDK暂不支持...
一键诊断
A：RDS MySQL的计算公式如下：线程使用率=活跃线程数/最大线程数 连接数使用率=当前连接数/实例规格最大连接数 最大线程数=thread_pool_size*(thread_pool_oversubscribe+1)Q：为什么会出现线程使用率超过100%的情况？A：按照线程使用率的...
一键诊断
A：RDS MySQL的计算公式如下：线程使用率=活跃线程数/最大线程数 连接数使用率=当前连接数/实例规格最大连接数 最大线程数=thread_pool_size*(thread_pool_oversubscribe+1)Q：为什么会出现线程使用率超过100%的情况？A：按照线程使用率的...
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...
查看监控信息
常见问题 Q：为什么预留模式跨规格变配为弹性模式后，CPU平均使用率会增大？A：预留模式C32规格变配为弹性模式，单个节点会降低到8核，Build任务默认占用3核，此时会导致CPU平均使用率增大。CPU平均使用率增大但未影响业务时，您无需关注；...
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：...
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