DropoutNet 模型的训练和部署
time FROM video_name_tag_embedding_hi as t JOIN sv_cold_start_feature FOR SYSTEM_TIME AS OF t.proc_time as f ON t.svid=f.svid and t.hg_binlog_event_type IN(5,7);准备用户Embedding向量 离线计算好用户特征，并用前面步骤拆分...
ModelScope魔搭社区
embedding=pipeline(Tasks.product_retrieval_embedding,model='damo/cv_resnet50_product-bag-embedding-models')def generate_embeddings(img:str):result=product_embedding(img)return result['img_embedding']#创建DashVector Client ...
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MultiModalEmbeddingParam param=MultiModalEmbeddingParam.builder().model(MultiModalEmbedding.Models.MULTIMODAL_EMBEDDING_ONE_PEACE_V1).contents(Arrays.asList(image)).build();MultiModalEmbeddingResult result=embedding.call...
基于PolarDB PostgreSQL和LLM构建企业专属Chatbot
500)for chunk in chunks:doc_item={ 'title':title,'description':description,'doc_chunk':chunk,'token_size':len(tokenizer.encode(chunk))} query_embedding_response=openai.Embedding.create(model=EMBEDDING_MODEL,input=chunk,)...
图文解释
sam_embedding_url 用于SAM分割的embedding数据，目前使用前需要用户自行预处理。如果不做预处理或无需使用该功能，可直接删除此字段，不影响模板正常使用。CSV 及 XLSX 格式 url caption sam_embedding_url oss:/*.oss-...
数据处理状态查询API
EMBEDDING_EMPTY(130004,"embeddingn内容为空"),ANALYSIS_FEATURE_EMBEDDING_INVOKE_ERROR(130005,"embedding服务调用返回异常"),ANALYSIS_FEATURE_EMBEDDING_RESULT_PARSE_ERROR(130006,"embedding服务返回解析出现异常"),ANALYSIS_...
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MultiModalEmbeddingParam param=MultiModalEmbeddingParam.builder().model(MultiModalEmbedding.Models.MULTIMODAL_EMBEDDING_ONE_PEACE_V1).contents(Arrays.asList(image)).build();MultiModalEmbeddingResult result=embedding.call...
模型hitrate评估
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dssm_recall_item_embedding_tmp_for_eval_v1(item_id bigint,item_emb string COMMENT '物料Embedding');CREATE TABLE IF NOT EXISTS dssm_recall_vector_recall_sample_eval_sequence_v1(requestid string,...
文本向量场景快速入门
ops-text-embedding-1024-000-20231001：增强版中文转向量 1024 ops-text-embedding-512-000-20231001：增强版中文转向量 512 ops-text-embedding-128-000-20231001：增强版中文转向量 128 ops-text-embedding-512-en-000-20231001：增强版...
Jina AI
text-embedding',768)assert rsp collection=client.get('jina-text-embedding')assert collection#向量入库DashVector collection.insert(('ID1',generate_embeddings(['阿里云向量检索服务DashVector是性能、性价比具佳的向量数据库之一'...
计量计费
计费单价 模型服务 计费单价（币种：RMB）multimodal-embedding-one-peace-v1 限时免费 免费额度 模型服务 免费额度 multimodal-embedding-one-peace-v1 开通DashScope即获赠 10000 加权条目数，180天有效期。基础限流 为了保证用户调用...
什么是向量
embedding_v1,input='衣服的质量杠杠的，很漂亮，不枉我等了这么久啊，喜欢，以后还来这里买')print(resp)if_name_='_main_':embed_with_str()调用输出 {"status_code":200,"request_id":"617b3670-6f9e-9f47-ad57-997ed8aeba6a","code":"...
[推荐]模型服务灵积DashScope
def generate_embeddings(texts:Union[List[str],str],text_type:str='document'):rsp=TextEmbedding.call(model=TextEmbedding.Models.text_embedding_v2,input=texts,text_type=text_type)embeddings=[record['embedding']for record in ...
CreateSampleFormatConfig-创建样本格式化配置
{"feature_type":"id_feature","value_type":"String","hash_bucket_size":100,"expression":"user:cms_group_id","feature_name":"cms_group_id","embedding_dim":16,"combiner":"mean","group":"user"},{"feature_type":"combo_feature",...
[推荐]模型服务灵积DashScope
str=None):input=[]if text:input.append({'text':text})if image:input.append({'image':image})if audio:input.append({'audio':audio})result=MultiModalEmbedding.call(model=MultiModalEmbedding.Models.multimodal_embedding_one_...
模型创建
不同的任务类型可以指定不同的参数，支持的参数如下：语义检索和检索问答任务相关参数 参数名 参数类型 说明 是否必填 embedding_model VARCHAR 此参数可用于两个用途：语义检索任务指定使用BYOM功能导入的Embedding模型，取值为使用BYOM...
使用Hologres+PAI+LLaMA2搭建企业专属问答知识库
本文使用达摩院在魔搭平台的CoRom开源中文embedding模型，路径为：damo/nlp_corom_sentence-embedding_english-base。model_dimension：模型的向量维度。本文使用的embedding模型对应生成768维的向量数据，即 model_dimension 值设置为 768...
访问配置
概述 在访问配置页面，您可以设置新用户口径，...3、Embedding数据调用 使用友盟Embedding数据调用服务，补充特征数据，开关开启后即会开始调用并产生费用。点击开通按钮即可前往友盟产品页面开通数据洞察相关产品，具体介绍以友盟官方为准。
Hint
relation.item_id->(2)(1)(2)两个join会被优化为HashJoin LOOKUP_JOIN SELECT/*+LOOKUP_JOIN(tj_relation)*/*FROM(SELECT/*+LOOKUP_JOIN(tj_item_raw)*/*FROM(SELECT sum(tj_item.id)as sum0 FROM tj_item GROUP BY tj_item.id)B JOIN tj_...
Hint
relation.item_id->(2)(1)(2)两个join会被优化为HashJoin LOOKUP_JOIN SELECT/*+LOOKUP_JOIN(tj_relation)*/*FROM(SELECT/*+LOOKUP_JOIN(tj_item_raw)*/*FROM(SELECT sum(tj_item.id)as sum0 FROM tj_item GROUP BY tj_item.id)B JOIN tj_...
CloneExperiment-克隆实验
embedding","type":"SYSTEM","experimentValue":"300","hasConfig":true,"category":"RECALL","name":"name"}],"buckets":["[\"1\",\"2\",\"3\"]"],"experimentId":"12345"},"requestId":"E3D6FE3B-B7C2-43DA-9A13-5EA837ACED9B"} 错误码 ...
计量计费
计费单价 模型服务 计费单价（币种：RMB）multimodal-embedding-one-peace-v1 限时免费 免费额度 模型服务 免费额度 multimodal-embedding-one-peace-v1 开通大模型服务平台即获赠 10000 加权条目数，180天有效期。基础限流 为了保证用户...
通过阿里云Milvus和通义千问快速构建基于专属知识库的...
model=TextEmbedding.call(model=TextEmbedding.Models.text_embedding_v1,input=news)embeddings=[record['embedding']for record in model.output['embeddings']]return embeddings if isinstance(news,list)else embeddings[0]if_name_=...
Join
本文为您介绍Regular Join、Interval Join、Temporal Join和Lookup Join修改的可兼容性和不可兼容性详情。Regular Join 当前不支持Regular Join相关算子的状态迁移，因此任何Join相关的修改，状态都不兼容。修改包括Join类型、Join ...
检索Doc
topk=100,filter='age>18',#条件过滤，仅对age>18的Doc进行相似性检索 output_fields=['name','age'],#仅返回name、age这2个Field include_vector=True)带有Sparse Vector的向量检索 说明 Sparse Vector（稀疏向量）可用于关键词权重表示，...
PAI-TF数据转换方法
')col2=tf.trans_csv_kv2dense(col2,feature_size[0])col3=tf.trans_csv_id2sparse(col3,feature_size[1])col4=tf.trans_csv_id2sparse(col4,feature_size[2])col5=tf.trans_csv_id2sparse(col5,feature_size[3])col6=tf.trans_csv_id2...
SplitDoc-文本切片及向量化
请求参数 SplitDoc 参数名 参数类型 描述 备注 title String 数据标题 选填 content String 处理数据内容 必填 use_embedding Boolean 是否需要向量化：true：是，false：否 不填则为false model String 需要使用的向量化模型 请求体示例 {...
文本向量生成
action_with_exception(request)resp_obj=json.loads(response)predict_result=json.loads(resp_obj['PredictResult'])print(predict_result['embedding'])PredictContent内容示例 {"message":"我是中国人",} PredictResult内容示例 { {...
使用EasyRec构建推荐模型
feature_configs { input_names:"ctr"feature_type:RawFeature boundaries:[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]embedding_dim:8 } embedding_dim 如果设置了分桶，则需要配置Embedding Dimension。TagFeature separator 分割符，...
高维向量相似度搜索（pgvector）
假设需要将苹果、香蕉、猫三个对象存储到数据库中，并使用pgvector计算相似度，实现步骤如下：先使用嵌入，将苹果、香蕉、猫三个对象转化为向量，假设以二维嵌入为例，结果如下：苹果：embedding[1,1]香蕉：embedding[1.2,0.8]猫：...
JOIN实现类型
SELECT t1.id,t2.id FROM tj_shop AS t1 JOIN tj_item AS t2 ON t1.id=t2.id 说明 等值条件的一边是建索引的字段才可以开启lookup join优化 说明 支持等值条件部分字段建索引(>=3.7.5)说明 iquan默认生成的优化计划不一定是lookup join，可...
ModelScope魔搭社区
embedding'].numpy()def generate_img_embeddings(img:str):input_img=load_image(img)inputs={'img':input_img} result=pipeline.forward(input=inputs)return result['img_embedding'].numpy()[0]#创建DashVector Client client=Client...
DashVector x 通义千问大模型：打造基于专属知识的...
embedding_v1,input=news)embeddings=[record['embedding']for record in rsp.output['embeddings']]return embeddings if isinstance(news,list)else embeddings[0]if_name_='_main_':dashscope.api_key='{your-dashscope-api-key}'#初始...
Embedding-输入内容向量化
URL POST/v3/openapi/apps/{app_group_identity}/actions/embedding[app_group_identity]：表示应用名（需要指定应用名访问，主要针对服务中的应用版本）。以上 URL 省略了请求Header参数及编码等因素。以上 URL 中省略了访问应用的 host ...
混合查询最佳实践
（稠密向量需要通过其他向量模型生成）ha3_vector_sparse_encoder20240308 也可以直接下载已经生成好的测试数据：dense_spares_data.txt 其中：pk（主键）、content（文本内容）、dense_vector（1536维的稠密向量）、subscript（稀疏向量...
向量索引
false","min_scan_doc_cnt":"20000","vector_index_type":"Qc","major_order":"col","builder_name":"QcBuilder","distance_type":"SquaredEuclidean","embedding_delimiter":",","enable_recall_report":"false","is_embedding_saved":...
管理Schema
embedding_field=FieldSchema(name="embedding",dtype=DataType.FLOAT_VECTOR,dim=128,description="vector")#分区键字段：position，类型为VARCHAR，最大长度为256，用于进行数据分区。position_field=FieldSchema(name="position",dtype=...
使用须知
dd if=<sparse file name>of=<sparse file name>conv=notrunc bs=1M 目前，支持的Sparse File文件大小要求不超过可用缓存盘的大小。文件网关的文件名和目录名必须使用UTF-8编码。文件网关暂不支持非UTF-8编码的文件名或目录名。例如，如果...
阿里云ES机器学习
本文介绍机器学习的应用、text embedding在ES中的应用和ES Eland。背景信息 ES是基于Lucene的搜索引擎，提供了全文搜索功能和许多其他的扩展功能，其中包括机器学习ML（Machine Learning），机器学习ML主要用于对时间序列数据的异常检测...
多模态文生图模型
其中，stable-diffusion-v1.5模型通过clip模型能够将文本的embedding和图片embedding映射到相同空间，从而通过输入文本并结合unet的稳定扩散预测噪声的能力，生成图片。是一款基础的文生图模型，得到了业界广泛使用。而stable-diffusion-xl...
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