Windows系统实例的宕机问题排查
定位宕机原因 您可以通过以下方式，定位ECS实例发生宕机的具体原因。方式一：（推荐）通过自助诊断工具定位 登录 ECS管理控制台，左侧导航栏单击 自助问题排查。单击 实例问题排查 页签。选择 实例无法连接或启动异常>实例出现宕机，然后...
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...
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
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。
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）
您可以使用如下两种方式之一来设置 ivfflat.probes 参数，指定在索引中搜索的列表数量，通过增加 ivfflat.probes 的值，将搜索更多的列表，可以提高查询结果的召回率，即找到更多相关的结果。会话级别 SET ivfflat.probes=10;事务级别 ...
向量动态量化
可以看到这个示例中，以4.38%的召回率下降为代价，将索引大小缩减为原来的1/3，同时QPS提升了48%。以上数据为基于 Cohere数据集 实测结果，但不同数据集的数据分布对QPS、召回以及压缩比有影响，上述数据仅供参考。更多参考 数据集 量化...
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...
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：...
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...
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：...
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 ...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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。...
主机选项说明
开启会话备注 登录主机时需要写明登录主机的原因或目的才可登录，便于事后审计。开启历史会话审计 表示允许堡垒机对运维会话内容进行审计，关闭后会产生会话记录，但没有具体内容。开启实时会话监控 表示管理员可以对主机进行实时监控，...
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...
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...
诊断项与诊断结果说明
检查该实例的操作系统（Guest OS）内部是否存在内核Panic、OOM异常或内部宕机等故障。此类故障可能是由于实例配置不当或用户空间的程序配置不当导致的，您可以尝试通过重启实例进行恢复。实例虚拟化异常 实例在运行中出现崩溃或出现异常...
设置宕机自动迁移
为了降低物理故障对业务的影响，阿里云为您提供专有宿主机DDH宕机自动迁移的功能。本章节介绍在创建DDH后如何开启或者关闭宕机自动迁移。背景信息 宕机自动迁移开启后，当DDH因故障停机时，会自动迁移至健康的DDH。若您未开启宕机自动迁移...
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...
主备方案介绍
故障自动容错原理：单机宕机和集群宕机测试结果如下。以下是单机宕机吞吐对比图和单机宕机平均响应对比图。以下是集群宕机吞吐对比图和集群宕机平均响应对比图。主备容灾原理介绍 当云数据库HBase实例因不可预料的原因（例如设备故障、机房...
主机CPU或内存使用率过高导致网站无法访问
说明 引起网站无法正常访问的原因较多，本文以主机的CPU或内存使用率过高原因为例进行说明。更多信息，请参见 网站无法访问。解决方案 本文的解决方案仅适用于独享云虚拟主机，以普通版Linux操作系统独享云虚拟主机为例进行详细介绍。登录 ...
创建云手机
前提条件 已创建专有网络和交换机。具体操作，请参见 创建和管理专有网络。已创建安全组。具体操作，请参见 创建安全组。如果使用阿里云账号，在 云资源访问授权 页面，需根据界面提示授权云手机访问您云资源的权限。如果使用RAM用户，则需...
一键诊断
您可以使用关联指标，判断可能导致CPU使用率升高的原因。例如，检测到与 计算节点CPU平均使用率 变化相关的指标有 查询QPS，那么说明可能存在大量查询从而导致计算节点CPU平均使用率升高。重要 进行时序指标相关性分析时，建议在诊断时间中...
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