分组向量检索
本文介绍如何在向量检索时将结果按照字段值进行分组返回。背景介绍 在向量检索的实际应用中，有些场景需要将向量检索的结果分组返回。例如：在RAG中，一篇文档往往需要拆分为多个段落，每个段落生成一个向量存入DashVector。在向量检索时，...
约束与限制
可根据下表估算Doc数上限和 检索Doc 的QPS上限：向量维度 免费Collection Doc数理论上限 免费Collection 检索Doc QPS理论上限 64 2400000 30 128 1200000 30 256 600000 30 512 300000 15 768 200000 10 1024 150000 7 1536 100000 5 2048 ...
API-KEY管理
本文主要介绍如何通过向量检索服务控制台创建、查看和删除API-KEY。前提条件 完成注册阿里云账号，如未注册，请单击 注册阿里云账号 进行注册。完成个人或企业实名认证，如未认证，请单击 实名认证 进行认证。已 创建Cluster。创建API-KEY ...
创建Cluster
本文主要介绍如何通过向量检索服务控制台创建 Cluster。创建Cluster 登录 向量检索服务控制台。在左侧导航栏单击 Cluster列表，单击 创建Cluster。选择Cluster 实例类型、实例规格、副本数，填写 Cluster名称，单击 立即购买。参数说明 ...
什么是EMR Serverless Milvus
企业级运维及易用性 云上全托管的向量数据库服务，不仅极大地缩减了集群维护成本，而且开箱即用，内置配置管理、安全管理等功能，并通过云原生架构实现高性能、可扩展性，支持按需节点化伸缩能力；同时，还提供了全面可视化的监控告警链路...
数据类型定义
本文介绍向量检索服务DashVector的数据类型定义。Doc Python@dataclass(frozen=True)class Doc(object):id:str#主键 vector:Union[List[int],List[float],np.ndarray]#向量数据 sparse_vector:Optional[Dict[int,float]]=None#稀疏向量数据...
专有网络
本文主要介绍向量检索服务如何使用专有网络进行内网连接。前提条件 已开通向量检索服务。请参见 开通服务。已创建专有网络。请参见 创建和管理专有网络。已创建交换机。请参见 创建和管理交换机。已 创建安全组。添加专有网络 登录向量检索...
DescribeCollection-查询向量集信息
查询向量集信息。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用，...
安装DashVector SDK
DashVector向量检索服务提供下列编程语言的SDK供开发者选择。Python SDK Java SDK HTTP API 更多编程语言的DashVector SDK将在稍后陆续提供。Python SDK 说明 需要提前安装Python3.7及以上版本，请确保相应的Python版本 执行如下命令，通过...
DashVector+ModelScope 玩转多模态检索
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合 ModelScope 上的 中文CLIP 多模态检索模型，构建实时的“文本搜图片”的多模态检索能力。作为示例，我们采用 多模态牧歌数据集 作为图片语料库，用户通过输入文本来跨模态检索最相似的...
升配Cluster
本文主要介绍如何通过向量检索服务控制台升配Cluster。操作步骤 登录 向量检索服务控制台。在左侧导航栏单击 Cluster列表，移动鼠标至需要升配Cluster操作栏，单击 升配。在变配页面，选择想要升级的 实例类型、实例规格、副本数，勾选 ...
ModelScope魔搭社区
本文介绍如何通过 ModelScope魔搭社区 中的 文本向量开源模型 将 文本转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。ModelScope魔搭社区 旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站...
新建Collection
Shell#创建一个名称为quickstart、向量维度为4、#向量数据类型为float（默认值）、#距离度量方式为dotproduct（内积）的Collection#并预先定义三个Field，名称为name、weight、age，数据类型分别为string、float、int curl-XPOST \-H '...
分组检索Doc
Python#根据向量进行分组相似性检索+稀疏向量 ret=collection.query(vector=[0.1,0.2,0.3,0.4],#向量检索 sparse_vector={1:0.3,20:0.7},group_by_field='name',)入参描述 说明 vector 和 id 两个入参需要二选一使用，并保证其中一个不为空...
释放Cluster
本文主要介绍如何通过向量检索服务控制台释放Cluster。警告 Cluster释放后，Cluster中的全部数据将会被删除（包括Collection中的数据），且删除后不可恢复，请谨慎操作。操作步骤 登录 向量检索服务控制台。在左侧导航栏单击 Cluster列表，...
新建Collection
通过CreateCollectionRequest创建Collection/创建一个名称为quickstart、向量维度为4、/向量数据类型为float（默认）、/距离度量方式为dotproduct（内积）的Collection/并预先定义三个Field，名称为name、weight、age，数据类型分别为str、...
新建Collection
Python import dashvector client=dashvector.Client(api_key='YOUR_API_KEY',endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT')#创建一个名称为quickstart、向量维度为4、#向量数据类型为float（默认）、#距离度量方式为dotproduct（内积）的Collection#...
产品计费
本文主要介绍向量检索服务的计费方式。计费方式 向量检索服务DashVector当前仅支持 按量付费（后付费）的计费方式。说明 按量付费是一种先使用后付费的计费方式，创建向量检索服务实例后，阿里云每小时自动按照实例计费规则从账号中扣除...
一站式快速搭建企业级RAG服务
OpenSearch LLM智能问答版内置非结构化数据处理、向量模型、文本&向量检索、LLM，提供一站式开箱即用的检索增强生成（RAG）方案，支持丰富数据格式的快速导入，构建包含对话、链接、图片在内的多模态对话式搜索服务，帮助开发者快速搭建RAG...
删除Collection
本文介绍向量检索服务如何通过控制台、SDK、API三种不同的方式删除Collection。警告 Collection删除后，Collection中的所有数据将被删除，删除后不可恢复，请谨慎操作。控制台方式 登录 向量检索服务控制台。单击 Cluster列表，选中 ...
删除Partition
本文介绍向量检索服务如何通过控制台、SDK、API三种不同的方式删除Partition。前提条件 已创建Cluster。已创建Collection。已创建Partition。重要 Partition删除后，相关数据将会全部删除，且删除后不可恢复，请谨慎操作。只能删除自己创建...
分组检索Doc
vector body array 否 向量数据 sparse_vector body dict 否 稀疏向量 id body str 否 主键，表示根据主键对应的向量进行相似性检索 filter body str 否 过滤条件，需满足SQL where子句规范，详见 include_vector body bool 否 是否返回...
分组检索Doc
vector(Vector vector)否-向量数据 sparseVector(Map(Integer,Float))否-稀疏向量 id(String id)否-主键，表示根据主键对应的向量进行相似性检索 filter(String filter)否-过滤条件，需满足SQL where子句规范，详见 includeVector(bool ...
应用场景
适用客户：开箱即用，适合有高性能检索诉求的中小企业及开发者 向量检索版 版本特性：大规模分布式高性能公有云向量检索解决方案，支持多种检索算法，实现精度和性能之间的平衡，支持索引流式构建、即增即查。典型业务场景：图片搜索、音...
DashVector+DashScope升级多模态检索
本教程在前述教程（DashVector+ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE 通用多模态表征模型 结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。DashVector+...
检索Doc
vector body dict 否 稀疏向量 id body str 否 主键，表示根据主键对应的向量进行相似性检索 topk body int 否 返回topk相似性结果，默认10 filter body str 否 过滤条件，需满足SQL where子句规范，详见 include_vector body bool 否 是否...
分区Partition
理解Partition 向量检索服务DashVector的Collection具有分区（Partition）的能力，同一个Collection下的Doc可通过不同的Partition进行物理和逻辑上的分区。各种Doc操作（如 插入Doc、检索Doc 等）若指定Partition，则该操作将限定在该指定...
条件过滤检索
背景介绍 在大多数业务场景中，单纯使用向量进行相似性检索并无法满足业务需求，通常需要在满足特定过滤条件、或者特定的“标签”的前提下，再进行相似性检索。向量检索服务DashVector支持条件过滤和向量相似性检索相结合，在精确满足过滤...
ModelScope魔搭社区
本文介绍如何通过 ModelScope魔搭社区 中的 视觉表征模型 将 图片转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。ModelScope魔搭社区 旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式...
Vector
TairVector是 Tair 自研的扩展数据结构，提供高性能、实时，集存储、检索于一体的向量数据库服务。TairVector简介 TairVector采用多层Hash的数据结构，如下所示：TairVector提供了HNSW（Hierarchical Navigable Small World）和暴力搜索...
监控报警服务RAM授权
说明 RAM账户的向量检索服务权限与监控报警权限需要分别授予。背景信息 访问控制RAM（Resource Access Management）是阿里云提供的一项管理用户身份与资源访问权限的服务。使用RAM，您可以创建、管理RAM用户（例如员工、系统或应用程序），...
创建Partition
本文介绍向量检索服务如何通过控制台、SDK、API三种不同的方式创建Partition。向量检索服务中，同一个Collection下的向量可通过不同的Partition进行分区，实现向量数据的分区管理。在查询过程中通过指定Partition来缩小查询范围，提高查询...
向量检索
AnalyticDB MySQL 的向量检索功能可以帮助您实现非结构化数据的近似检索。本文主要介绍向量检索功能以及如何创建并使用向量索引。前提条件 集群的内核版本需为3.1.4.0及以上版本。说明 内核版本为3.1.5.16、3.1.6.8、3.1.8.6及以上版本的...
ModelScope魔搭社区
本文介绍如何通过 ModelScope魔搭社区 中的 多模态表征开源模型 进行 多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。ModelScope魔搭社区 旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的...
产品优势
开箱即用 无需运维部署集群，快速一站式接入搜索服务 向量检索版 稳定 底层采用c++实现，经过十多年的发展，支撑了多个核心业务，非常稳定，非常适用于对稳定性要求较高的核心搜索场景。高效 分布式搜索引擎，可以高效的支持海量数据的检索...
混合查询最佳实践
对比传统的 文本+向量 多路召回，向量检索版中的稀疏-稠密向量是将稠密向量和稀疏向量嵌入组合为单个向量，而其中的稀疏向量是将文本向量化成稀疏向量，稠密向量是传统的向量。稀疏向量和稠密向量代表不同类型的信息并支持不同类型的搜索。...
ListDocumentCollections-查询文档库列表
具体说明如下：对于必选的资源类型，用背景高亮的方式表示。对于不支持资源级授权的操作，用 全部资源 表示。条件关键字：是指云产品自身定义的条件关键字。关联操作：是指成功执行操作所需要的其他权限。操作者必须同时具备关联操作的权限...
单doc多向量检索
功能说明：用户可以在一个doc中的某个向量字段中存储多个向量内容进行检索，例如向量维度为128维，向量字段中可以存储256（两个向量）、384（三个向量）等等向量维度的整数倍个向量，查询时可以通过向量命中字段中的任何一个向量进行召回。...
概述
AnalyticDB PostgreSQL版 向量分析可以通过AI算法提取非结构化数据的特征，并利用特征向量作为非结构化数据的唯一标识，帮您快速且低成本地实现对非结构化数据检索和对结构化数据关联分析。向量数据库简介 在现实世界中，绝大多数的数据都...
CreateDocumentCollection-创建文档库
clip-vit-b-16：CLIP ViT-B/16 模型,512 维,图片向量化算法 clip-vit-l-14：CLIP ViT-L/14 模型,768 维,图片向量化算法 clip-vit-l-14-336px：CLIP ViT-L/14@336px 模型,768 维,图片向量化算法 clip-rn50：CLIP RN50 模型,1024 维,图片向量...
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