EmbeddingVariable
import tensorflow as tf import os columns_list=[]columns_list.append(tf.contrib.layers.sparse_column_with_embedding(column_name="col_emb",dtype=tf.string))W=tf.contrib.layers.shared_embedding_columns(sparse_id_columns=...
定制排序模型特征配置规范
lookup_feature（匹配查找特征）lookup feature 依赖 map 和 key 两个字段，map是一个多值string(MultiString)类型的字段，其中每一个string的样子如"k1:v2。key可以是一个任意类型的字段。生成特征时，先是取出key的值，将其转换成string...
定制排序模型开发指南
dnn_hidden_output".format(self.name)self.layer_dict=OrderedDict()self.embedding_columns=['feature1','feature2']for feature_name in self.embedding_columns:self.generate_embedding_feature_column(feature_name,hash_bucket_size...
关键词感知检索
本文主要介绍带关键词感知能力的向量检索服务的优势、应用示例以及Sparse Vector生成工具。背景介绍 关键词检索及其局限 在信息检索领域，“传统”方式是通过关键词进行信息检索，其大致过程为：对原始语料（如网页）进行关键词抽取。建立...
EXTEND
sparse_arr sparse_arr_typ:=sparse_arr_typ(-100,-10,0,10,100);v_results VARCHAR2(50);BEGIN DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('COUNT:'|sparse_arr.COUNT);sparse_arr.EXTEND;DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('COUNT:'|sparse_arr.COUNT);FOR i IN sparse_...
TRIM
sparse_arr sparse_arr_typ:=sparse_arr_typ(-100,-10,0,10,100);BEGIN DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('COUNT:'|sparse_arr.COUNT);sparse_arr.TRIM;DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('COUNT:'|sparse_arr.COUNT);END;COUNT:5 COUNT:4 COUNT指出，在调用TRIM...
向量生成（rds_embedding）
SELECT info,vec<=>rds_embedding.get_embedding_by_model('dashscope','sk-9*6','不尽长江滚滚来'):real[]:vector AS distance FROM test ORDER BY vec<=>rds_embedding.get_embedding_by_model('dashscope','sk-9*6','不尽长江滚滚来'):...
LAST
sparse_arr sparse_arr_typ;BEGIN sparse_arr(-100):=-100;sparse_arr(-10):=-10;sparse_arr(0):=0;sparse_arr(10):=10;sparse_arr(100):=100;DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('LAST element:'|sparse_arr(sparse_arr.LAST));END;LAST element:100
FIRST
sparse_arr sparse_arr_typ;BEGIN sparse_arr(-100):=-100;sparse_arr(-10):=-10;sparse_arr(0):=0;sparse_arr(10):=10;sparse_arr(100):=100;DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('FIRST element:'|sparse_arr(sparse_arr.FIRST));END;FIRST element:100
DELETE
sparse_arr sparse_arr_typ;v_results VARCHAR2(50);v_sub NUMBER;BEGIN sparse_arr(-100):=-100;sparse_arr(-10):=-10;sparse_arr(0):=0;sparse_arr(10):=10;sparse_arr(100):=100;DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('COUNT:'|sparse_arr.COUNT);...
NEXT
以下示例演示了如何使用NEXT返回关联数组sparse_arr中下标10后面的下标：DECLARE TYPE sparse_arr_typ IS TABLE OF NUMBER INDEX BY BINARY_INTEGER;sparse_arr sparse_arr_typ;BEGIN sparse_arr(-100):=-100;sparse_arr(-10):=-10;sparse_...
PRIOR
sparse_arr sparse_arr_typ;BEGIN sparse_arr(-100):=-100;sparse_arr(-10):=-10;sparse_arr(0):=0;sparse_arr(10):=10;sparse_arr(100):=100;DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('PRIOR element:'|sparse_arr.prior(100));END;PRIOR element:10
COUNT
sparse_arr sparse_arr_typ;BEGIN sparse_arr(-100):=-100;sparse_arr(-10):=-10;sparse_arr(0):=0;sparse_arr(10):=10;sparse_arr(100):=100;DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('COUNT:'|sparse_arr.COUNT);END;以下输出显示COUNT中包含五个填充元素。...
计量计费
计费单价 模型名 计费单价（币种：RMB）text-embedding-v1 0.0007元/1000 tokens text-embedding-async-v1 text-embedding-v2 text-embedding-async-v2 免费额度 模型服务 免费额度 有效期 text-embedding-v1 首次开通DashScope即获赠总计...
EXISTS
sparse_arr sparse_arr_typ;BEGIN sparse_arr(-100):=-100;sparse_arr(-10):=-10;sparse_arr(0):=0;sparse_arr(10):=10;sparse_arr(100):=100;DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('The index exists:'|CASE WHEN sparse_arr.exists(10)=TRUE THEN 'true'...
通用文本向量模型
text-embedding-v2是text-embedding-v1模型的升级版本,更新内容主要包括：语种扩充：text-embedding-v2模型对比text-embedding-v1模型扩展日语、韩语、德语、俄罗斯语文本向量化能力。效果提升：预训练模型底座和SFT策略优化提升embedding...
计量计费
text-embedding-v1超出基础限流配额点此申请 text-embedding-v2 text-embedding-v2超出基础限流配额点此申请 text-embedding-async-v1 以下条件任何一个超出都会触发提交作业限流：提交作业的调用频次≤1 QPS，每秒钟最多提交一个作业；...
快速开始
DashText，是向量检索服务DashVector推荐使用的稀疏向量编码器（Sparse Vector Encoder），DashText可通过BM25算法将原始文本转换为稀疏向量（Sparse Vector）表达，通过DashText可大幅度简化使用DashVector 关键词感知检索 能力。...
使用FM-Embedding实现推荐召回
在推荐业务场景中，使用 Designer 提供的整套FM-Embedding方案可以快速获得User和Item对应的特征向量，您只需要在召回模块对该特征向量进行乘积，即可得到User对Item的评分结果。本文为您介绍如何使用FM算法和Embedding提取算法，快速生成...
快速开始
public class Main { public static void basicCall()throws ApiException,NoApiKeyException { BatchTextEmbeddingParam param=BatchTextEmbeddingParam.builder().model(BatchTextEmbedding.Models.TEXT_EMBEDDING_ASYNC_V1).url(...
快速开始
public class Main { public static void basicCall()throws ApiException,NoApiKeyException { BatchTextEmbeddingParam param=BatchTextEmbeddingParam.builder().model(BatchTextEmbedding.Models.TEXT_EMBEDDING_ASYNC_V1).url(...
DashVector+DashScope升级多模态检索
input=[{'audio':input_audio}]result=MultiModalEmbedding.call(model=MultiModalEmbedding.Models.multimodal_embedding_one_peace_v1,input=input,auto_truncation=True)if result.status_code!200:raise Exception(f"ONE-PEACE failed ...
DashVector+DashScope升级多模态检索
input=[{'audio':input_audio}]result=MultiModalEmbedding.call(model=MultiModalEmbedding.Models.multimodal_embedding_one_peace_v1,input=input,auto_truncation=True)if result.status_code!200:raise Exception(f"ONE-PEACE failed ...
同步接口API详情
public final class Main { public static void basicCall()throws ApiException,NoApiKeyException{ TextEmbeddingParam param=TextEmbeddingParam.builder().model(TextEmbedding.Models.TEXT_EMBEDDING_V1).texts(Arrays.asList("风急...
同步接口API详情
public final class Main { public static void basicCall()throws ApiException,NoApiKeyException{ TextEmbeddingParam param=TextEmbeddingParam.builder().model(TextEmbedding.Models.TEXT_EMBEDDING_V1).texts(Arrays.asList("风急...
创建文档库
代码调用 def create_document_collection(account,account_password,namespace,collection,metadata:str=None,full_text_retrieval_fields:str=None,parser:str=None,embedding_model:str=None,metrics:str=None,hnsw_m:int=None,pq_...
ModelScope魔搭社区
corom_sentence-embedding_chinese-tiny 256 Cosine Float32 中文-通用领域-tiny 最长文本长度：512 damo/nlp_corom_sentence-embedding_english-tiny 256 Cosine Float32 英文-通用领域-tiny 最长文本长度：512 damo/nlp_corom_sentence-...
API详情
MultiModalEmbeddingParam param=MultiModalEmbeddingParam.builder().model(MultiModalEmbedding.Models.MULTIMODAL_EMBEDDING_ONE_PEACE_V1).contents(Arrays.asList(image)).build();MultiModalEmbeddingResult result=embedding.call...
API详情
MultiModalEmbeddingParam param=MultiModalEmbeddingParam.builder().model(MultiModalEmbedding.Models.MULTIMODAL_EMBEDDING_ONE_PEACE_V1).contents(Arrays.asList(image)).build();MultiModalEmbeddingResult result=embedding.call...
添加数据
在向量管理>添加数据页中选择表进行添加数据：添加相应字段值（包括主键、需要embedding 字段），点击 添加：当执行结果出现"message":"success"说明数据上传成功：数据上传成功后，可以在查询测试页面进行查询：添加embedding的图片数据 ...
DashVector+ModelScope 玩转多模态检索
key='{your-dashvector-api-key}',endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}')#获取上述入库的集合 collection=client.get('muge_embedding')#获取文本 query 的 Embedding 向量 pipe=pipeline(task=Tasks.multi_modal_embedding,...
重排配置
配置示例："SortConfs":[{"Name":"DPPSort","SortType":"DPPSort","DPPConf":[{"Name":"DPPSort","DaoConf":{"AdapterType":"hologres","HologresName":"geeko_rec"},"TableName":"item_embedding_metric_learning","TableSuffixParam":...
基于向量检索服务与TextEmbedding实现语义搜索
创建集合的时候，需要指定向量维度，这里的每一个输入文本经过DashScope上的text_embedding_v1模型产生的向量，维度统一均为1536。DashVector 除了提供向量检索服务外，还提供倒排过滤功能 和 scheme free 功能。所以我们为了演示方便，...
基于RDS PostgreSQL构建由LLM驱动的专属ChatBot
embedding_response=openai.Embedding.create(model=EMBEDDING_MODEL,input=chunk,)doc_item['embedding']=query_embedding_response['data'][0]['embedding']cur=conn.cursor()insert_query=''' INSERT INTO rds_pg_help_docs(title,...
基于向量检索服务与TextEmbedding实现语义搜索
import dashscope from dashscope import TextEmbedding dashscope.api_key='{your-dashscope-api-key}' def generate_embeddings(text):rsp=TextEmbedding.call(model=TextEmbedding.Models.text_embedding_v1,input=text)embeddings=...
批处理接口API详情
public class Main { public static void basicCall()throws ApiException,NoApiKeyException { BatchTextEmbeddingParam param=BatchTextEmbeddingParam.builder().model(BatchTextEmbedding.Models.TEXT_EMBEDDING_ASYNC_V1).url(...
批处理接口API详情
public class Main { public static void basicCall()throws ApiException,NoApiKeyException { BatchTextEmbeddingParam param=BatchTextEmbeddingParam.builder().model(BatchTextEmbedding.Models.TEXT_EMBEDDING_ASYNC_V1).url(...
百川智能
Baichuan-Text-Embedding 1024 Cosine Float32 输入最长token：512 个，超出自动截断 批量最大大小：16 说明 关于百川智能向量化模型更多信息请参考：百川智能向量化模型。使用示例 说明 需要进行如下替换代码才能正常运行：DashVector api...
文本向量调用参考
功能描述 本文主要介绍如何使用SDK将文本数据...nil { for_,embedding:=range embeddings { fmt.Printf("index:%d,embeding:[",embedding.TextIndex)for_,num:=range embedding.Embedding { fmt.Printf("%.16f,",*num)} fmt.Printf("]")} } }
向量召回评估
item id(bigint)item embeddings(string)23456677 0.1,0.2,0.3.user embedding表 user的embedding表，一般为GraphSAGE等训练算法的输出，表示例如下。user id(bigint)user embeddings(string)12345 0.1,0.2,0.3.真实序列表 trigger和关联...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您