通义千问
文本处理：润色文本和提取文本摘要等。编程辅助：编写和优化代码等。翻译服务：提供各类语言的翻译服务，如英语、日语、法语或西班牙语等。对话模拟：扮演不同角色进行交互式对话。数据可视化：图表制作和数据呈现等。qwen-plus 通义千问...
OpenSearch产品选型
索引类型 文本、向量 文本 文本、向量 向量 分析器 行业分析器、多语言分析器、通用分析器、轻量化定制分析器 多语言分析器、通用分析器 行业分析器、多语言分析器、通用分析器 主键、向量索引 分词干预 支持 支持 支持 不支持 查询语义...
如何创建特定时间段分析
在 如何进行时间段分析 中，我们学会了如何按各小时分析数据，现在遇到这样的需求：将一天的时间分为0-6、7-12、13-19和20-23这样的时间段分析销售额分布比例，具体操作如下：数据准备 以company_sales_record表为例，创建数据集。...
Quick BI v4.7.4版本说明
仪表板能力升级 趋势分析表格内新增财年周期的配置、可配置默认选中时间周期。富文本的链接打开方式新增弹窗。新增补全日期字段缺失数据的功能。查询控件的样式能力升级 支持自定义控件样式，主要包含控件的字号、字体、按钮位置等。优化...
BI分析器交互使用说明
在DataV数据集和组件分析模式的基础上，分析器交互给组件附加了下钻、联动筛选等交互式动态数据查询的能力，将基于您交互反馈的数据模型变更纳入可视化应用的交互，形成完整的可视化分析循环。所有交互可在预览模式和发布结果中进行。本文...
管理健康报告
该健康报告提供了前一天（T+1）的数据，并包括SQL查询、表分析和导入任务三个核心部分。查看健康报告 进入EMR Serverless StarRocks实例列表页面。登录 E-MapReduce控制台。在左侧导航栏，选择 EMR Serverless>StarRocks。在顶部菜单栏处，...
Quick BI v4.0版本说明
发布日期 2021年07月13日 变更功能 仪表板能力持续提升 全新推出模版市场提供海量行业、功能级模版，一键应用降低分析配置门槛；可视化组件持续升级，让图表配置更加灵活。新增即席分析模块 重磅推出即席分析，定位为千万级别规模数量级的0...
自动SQL限流
如果不包含模板ID信息，那就需要提取文本信息，在分析过程中通过计算获得SQL模板。如下所示，SQL1和SQL2计算后分别可以得到模板1和模板2。那我们对模板1进行限流，可以获得的最全特征为 select～id～name～age～from～students～where~name...
Quick BI v4.0.1版本说明
发布日期 2021年07月29日 功能概览 可视化分析能力增强 富文本支持多数据集指标字段，让备注能力更加丰富，灵活可配置。增加电子表格按区块着色，满足个性化绘图需求。交叉表、电子表格新增小计函数，计算便捷。平台管理加强 安全配置支持...
文本分析器
文本-自定义分析器 介绍：行业分析器（通用分析/电商分析/人名分析）+自定义干预词条。具体用法参考 文本-自定义分析器 文档。注意：仅适用于TEXT、SHORT_TEXT字段类型。分析测试 行业分析器以及自定义分析器的分析结果可以通过分析测试...
获取模型预测结果接口示例
[{"match":"1","sent_a":"信用卡归还，资金的还款的顺序","sent_b":"信用卡还款顺序","value":"0.5989755"}]返回字段 字段名称 字段值含义 match 是否匹配 0：不匹配 1：匹配 sent_a 短文本a sent_b 短文本b value 文本匹配值 情感分析 ...
文本分析器
举例：文档字段内容为"ラウンドネックスーツ",分词结果为"ラウンド ネック スーツ",则搜索"ラウンド","ネック","スーツ"可以被召回 文本-自定义分析器 介绍：行业分析器（通用分析/电商分析/人名分析）+自定义干预词条。具体用法参考 文本-...
通过ES机器学习实现对乱码的文本识别
在分析社交媒体、论坛或在线交流中的文本时，可能会遇到含糊不清、无逻辑性或乱码的文本，导致数据分析的准确性降低，进而影响到数据驱动决策的质量。本文介绍如何在Elasticsearch（简称ES）中通过一个NLP模型识别和过滤出乱码的文本。准备...
存储格式与SerDe
通过SerDe，DLA可以对OSS上的多种格式的文件进行查询分析，包括纯文本文件（CSV、TSV等）、ORC、PARQUET、JSON、RCFILE以及AVRO格式的文件。在DLA中创建OSS文件表时，您需要通过 STORED AS 指定OSS上的数据文件格式。例如，以下示例指定...
自学习平台使用流程
4、情感分析；5、文本关系抽取；6、短文本匹配；7、商品评价解析；8、简历抽取；9、双句文本分类；10、招中标信息抽取；11、合同要素抽取；12、合同抽取；13、对话文本分类。说明 项目可添加更多的项目管理员，管理员拥有这个项目下所有...
指令支持列表
查询控件置顶 保持查询控件吸顶“查询控件保持在报表最上方”全局查询控件 智能洞察 功能名称 能力介绍 指令描述示例 支持的范围 智能洞察 自动生成报表摘要，分析波动原因“帮我生成报表摘要”报表级智能洞察 样式美化 功能名称 能力介绍 ...
UploadDataSync-文本实时质检
接口说明 将特定格式的待检文本数据推送到 SCA，根据用户指定的规则对文本数据进行实时质检分析，并同步返回分析结果。相比于上传文本质检，上传文本质检通常是一个对话结束后，将完整的对话文本上传，而文本实时质检，可以在一个角色讲完...
AI妙搜
例如搜索：“总结2023年两会关于民生经济的重要观点”生成式文本聚合搜索 利用大模型强大的推理、分析、逻辑能力，在生成式文本搜索结果的基础上，支持按照特定条件、特定逻辑进行结果分析、内容聚合和处理，可展示成特定样式，可满足复杂...
如何开启模型训练
SFT不同训练任务的数据实验参考 文本分类任务-情感分析：训练数据量 100 200 500 1000 准确率 0.9559 0.9719 0.9719 0.978 文本生成-阅读理解 训练数据量 100 200 500 1000 2000 准确率 0.5808 0.5992 0.6202 0.611 0.6235 序列标注-命名...
SyncQualityCheck-进行实时质检
接口说明 热线实时质检是在通话过程中，实时的将对话语音转写为对话文本，把文本传入到智能对话分析系统中进行实时质检，从而实时监测可能出现的潜在问题或风险，您可以实时的将对话文本及质检结果展示在客服人员工作台中（第三方系统）。...
非结构化分析
AnalyticDB PostgreSQL版 的向量分析旨在帮助您实现非结构化数据的近似检索和分析，具备丰富功能和优异性能。功能说明 向量分析实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量...
多路召回实战
方案架构 该文档主要介绍如何通过召回引擎版实现文本、向量多路召回。该实践可用于有大模型算法的团队实现对话式搜索服务，方案架构如下（比较简略，后期会优化的）：以上就是对话式搜索的简易架构，召回引擎版在整个架构中类似于向量检索...
API概览
本产品（智能对话分析/2019-01-15）的OpenAPI采用 RPC 签名风格，签名细节参见 签名机制说明。我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能满足使用需求，可...
QuerySmarttagJob-查询智能标签作业
标签 1.0 分析结果类型：TextLabel：文本标签 VideoLabel：视频标签 ASR：语音识别原始结果（默认不返回）OCR：文字识别原始结果（默认不返回）Process:算法原始结果 JSON 文件链接（默认不返回），JSON 结构请参见 补充说明 标签 2.0 分析...
UploadAudioData-上传音频质检
接口说明 流程说明 API 调用上传音频质检=>录音文件转文本=>根据指定的分轨方式对文本进行角色分离（区分客服、客户）=>使用质检规则进行分析=>质检完成。任务执行效率说明 任务执行的快慢，取决于录音文件转文本的快慢，理想情况下，一个...
名词解释
进行语义分析理解、构建问答式搜索等场景，请使用该模板，模板内预制相关字段与索引，简化配置步骤，详情请见：产品文档 数据处理 在选择“向量-图片搜索”或“向量-文本语义搜索”时，需要选择数据处理方式，向量检索版提供两种数据处理...
API详情
Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的...
API详情
Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的...
自定义文本库
如果经过引擎分析特征数太少，该文本样本将不会生效，引擎将其直接忽略。说明 如果一段样本都是无意义的字母数字，或各种表情符等，则可能被忽略。操作步骤 登录 内容安全控制台。在左侧导航栏，选择 机器审核>风险库管理。单击 创建文本库...
多行文本
数据面板（默认模式）说明 组件数据面板默认是 默认模式，您可以单击切换数据面板右上角的 分析模式，即可在弹窗对话框内，确认将组件 转为分析模式并创建分析器，并单击 确认变更，使用DataV数据集提供的分析模式功能后，当前组件会转换成...
瀑布图
瀑布图具有自上而下的流畅效果，也可以称为阶梯图（Cascade Chart）或桥图（Bridge Chart），通常用于经营分析和财务分析。本文为您介绍如何为瀑布图添加数据并配置样式。前提条件 已创建仪表板，请参见 新建仪表板。图表概述 使用场景 ...
环形柱状图
联动 当需要分析的数据存在于不同的图表，您可以通过图表联动，把多个图表关联起来，形成联动进行数据分析。具体设置请参见 联动。跳转 当需要分析的数据存在于多个仪表板时，您可以通过仪表板跳转，把多个仪表板关联起来，进行数据分析。...
服务下线通知
情感分析 词性标注 中心词提取 智能文本分类 文本信息抽取 商品评价解析 迁移指引 NLP基础服务2.0的基础版中已完整包含 分词、命名实体识别、情感分析、词性标注、中心词提取、智能文本分类 算法服务，且定价低于1.0（1.0：0.0027元/次，2....
跑马灯
数据面板（默认模式）说明 组件数据面板默认是 默认模式，您可以单击切换数据面板右上角的 分析模式，即可在弹窗对话框内，确认将组件 转为分析模式并创建分析器，并单击 确认变更，使用DataV数据集提供的分析模式功能后，当前组件会转换成...
查询分析概览
重要 支持配置的索引范围的分析器类型：中文-通用分析、中文-电商分析、IT-内容分析、游戏行业分析、教育行业分析 通过配置应用或线下变更可以更改应用结构中的索引分析方式 Query改写策略“Query改写策略”功能可控制参与召回的term是以...
【通知】NLP1.0相关商品停止售卖通知
情感分析 词性标注 中心词提取 智能文本分类 文本信息抽取 商品评价解析 NLP基础服务 迁移指引：NLP基础服务2.0的基础版中已完整包含 分词、命名实体识别、情感分析、词性标注、中心词提取、智能文本分类 算法服务，且定价低于1.0（1.0：0....
质检规则组成说明
算子 算子可以理解为分析方式，例如智能对话分析中对对话的音频或文本文件进行的“关键词检查”“通话静音检查”等分析方式。目前有以下四种类型的算子：文字检查类 语音检查类 知识检查类 其他检查类 关键词检查 通话静音检查 客户检测...
准备工作
目前应用诊断分析平台支持以下上传方式：通过URL上传（为OSS文件生成URL链接请参见 OSS文档）通过OSS上传（需要您的授权，用以访问OSS文件）粘贴文本上传（只支持线程栈分析和GC日志分析，需小于10MB）本地文件上传（只支持线程栈分析和GC...
调用链分析
ARMS应用监控的调用链分析功能是基于已存储的全量链路明细数据，自由组合筛选条件与聚合维度进行实时分析，可以满足不同场景的自定义诊断需求。功能入口 登录 ARMS控制台。在左侧导航栏选择 应用监控>调用链分析，然后在顶部菜单栏选择目标...
调用链分析
将应用数据上报至 可观测链路 OpenTelemetry 版 后，可观测链路 OpenTelemetry 版 即可开始监控应用，可观测链路 OpenTelemetry 版 的调用链分析功能是基于已存储的全量链路明细数据，自由组合筛选条件与聚合维度进行实时分析，可以满足...
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