模型介绍
本文为您介绍ckpt、Hypernetwork、embedding、LoRA模型和VAE模型。Checkpoint（ckpt）Checkpoint 模型介绍 Checkpoint指基础模型或主模型。目前，官方主模型包括1.5版本与2.1版本，以及 C站 用户基于官方模型进一步训练和融合而成的各种...
MongoDB（公测中）
lookup.partial-cache.cache-missing-key 在物理表中未关联到数据时，是否缓存空记录。Boolean 否 True 使用该配置时 lookup.cache 必须设置为 PARTIAL。结果表独有 参数 说明 数据类型 是否必填 默认值 备注 sink.buffer-flush.max-rows ...
基于组件化EasyRec框架快速搭建深度推荐算法模型
'DotInteraction' } } blocks { name:'sparse_2d' inputs { block_name:'sparse' input_slice:'[0]' } } concat_blocks:['sparse_2d','dot']top_mlp { hidden_units:[256,128,64]} } model_params { l2_regularization:1e-5 } embedding_...
Quick BI电子表格是否支持vlookup函数
概述 本文描述了Quick BI电子表格是否支持vlookup函数。详细信息 目前Quick BI电子表格不支持vlookup函数，支持lookup函数。相关文档 电子表格支持函数说明 适用于 Quick BI
EmbeddingDoc-文本向量化
描述：只进行文本向量化 请求语法 POST/v3/openapi/apps/{app_group_identity}/actions/knowledge-embedding 注：app_group_identity表示应用名称。请求参数 EmbeddingDoc 参数名 参数类型 描述 备注 content String 处理数据内容 必填 ...
召回配置
user_id","EmbeddingField":"emb"},"HologresVectorConf":{"VectorTable":"item_embedding_table","VectorEmbeddingField":"emb","VectorKeyField":"item_id"} }]VectorDaoConf：字段 类型 是否必填 描述 AdapterType string 是 数据源的...
通过ES机器学习实现智能问答
本文使用文本嵌入模型（text_embedding）对用户查询进行深度语义解析，突破传统关键词匹配的局限，从海量数据中准确提取高度相关的内容。使用问答模型（question_answering）对关联文本进行精细解读，精准抽取答案，回答与文本相关的问题。...
阿里云大模型RAG对话系统最佳实践
不同的向量检索库对应的配置文件内容如下：Hologres {"embedding":{"model_dir":"embedding_model/","embedding_model":"SGPT-125M-weightedmean-nli-bitfit","embedding_dimension":768 },"LLM":"EAS","EASCfg":{"url":...
DashVector x 通义千问大模型：打造基于专属知识的...
key='{your-dashvector-api-key}',endpoint='{your-dashvector-cluster-endpoint}')#创建集合：指定集合名称和向量维度,text_embedding_v1 模型产生的向量统一为 1536 维 rsp=client.create('news_embedings',1536)assert rsp#加载语料 id=...
CREATE MODEL
具体如下：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功能导入的Embedding模型名称。检索问答任务...
PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
分组检索Doc
'age'],#仅返回name、age这2个Field include_vector=True)带有Sparse Vector的分组向量检索 说明 Sparse Vector（稀疏向量）可用于关键词权重表示，实现带 关键词感知能力的向量检索。Python#根据向量进行分组相似性检索+稀疏向量 ret=...
PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
检索Doc
前提条件 已创建Cluster：创建Cluster。...auth-token:YOUR_API_KEY' \-H 'Content-Type:application/json' \-d '{"vector":[0.1,0.2,0.3,0.4],"sparse_vector":{"1":0.4,"10000":0.6,"222222":0.8},"topk":1,"include_vector":true }' ...
通过阿里云Milvus和LangChain快速构建LLM问答系统
connection_args={"host":"c-xxxx.milvus.aliyuncs.com","port":"19530","user":"your_user","password":"your_password"}#创建Collection vector_store=Milvus(embedding_function=embeddings,connection_args=connection_args,collection...
JDBC
您可以设置 lookup.cache.max-rows 和 lookup.cache.ttl 参数来启用维表Cache。启用缓存时，采用的是LRU策略缓存。lookup.cache.ttl 指定缓存中每行记录的最大存活时间。如果某行记录超过该时间，则该行记录将会过期。Duration 否 无 ...
CreateDocumentCollection-创建文档库
说明 支持的算法：text-embedding-v1:1536 维 text-embedding-v2:1536 维 text2vec:1024 维 m3e-base:768 维 m3e-small:512 维 multimodal-embedding-one-peace-v1:1536 维,图片向量化算法 clip-vit-b-32：CLIP ViT-B/32 模型,512 维,图片...
JOIN优化和执行
通过如下Hint可以强制 PolarDB-X 使用Hash Join以及确定JOIN顺序：/*+TDDL:HASH_JOIN(table_outer,table_inner)*/SELECT.Lookup Join(BKAJoin)Lookup Join是另一种常用的等值JOIN算法，常用于数据量较小的情况。它的原理如下：遍历外表（左...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
工作流运行结束后，右键单击画布中的 graphSage，在快捷菜单中，单击 查看数据>user_embedding，即可查看生成的User Embedding。工作流运行结束后，右键单击画布中的 graphSage，在快捷菜单中，单击 查看数据>item_embedding，即可查看生成...
动态与公告
2023-12-15 杭州 产品计费 2023年10月 公告类型 公告描述 发布时间 发布地域 相关文档 新增功能 Java SDK正式发布 2023-10-19 杭州 Java SDK 新增功能 新增“通过过滤条件进行匹配查询”能力 2023-10-19 杭州 详情 新增功能 新增对Sparse ...
文本向量化检索最佳实践
distance_type":"SquaredEuclidean","embedding_delimiter":",","enable_recall_report":"true","ignore_invalid_doc":"true","is_embedding_saved":"false","linear_build_threshold":"5000","dimension":"768","rt_index_params":"{\...
冷启动版功能详解
冷启动版会结合友盟+产品，利用友盟+数据洞察Embedding数据，补全新用户画像，最大化数据优势，短期内取得效果提升。收费标准 AIRec智能推荐冷启动版收费方式为按量付费，收费项目主要为三项功能：数据同步、模型训练、推理与调用。您可以...
推荐解决方案综述
FM-Embedding用法：使用FM-Embedding实现推荐召回。冷启动场景 如果需要推荐很多Item，则可以考虑使用文章的标题和正文训练一个Doc2vec模型，并对每个Item生成一个向量，详情请参见 文本分析。您可以将向量放至ES引擎中，并添加向量检索...
Grafana基于API Key分享大盘
allow_embedding=true cookie_samesite=none cookie_secure=true 未跨域情况下 修改 security 下的 allow_embedding 参数为 true，开启iFrame内嵌即可。步骤二：创建API Key Grafana 9.0.x和Grafana 10.0.x版本创建API Key的步骤有所不同，...
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":...
案例：构建文本语义检索系统
SentenceTransformer((0):Transformer({'max_seq_length':256,'do_lower_case':False})with Transformer model:BertModel(1):Pooling({'word_embedding_dimension':384,'pooling_mode_cls_token':False,'pooling_mode_mean_tokens':True,'...
MongoDB 6.0新特性概览
说明$lookup 和$graphLookup 的更多信息，请参见$lookup(aggregation)和$graphLookup(aggregation)。查询（Query）新增$maxN、$topN、$minN、$bottomN、$lastN 和$sortArray 等操作符。通过操作符可以将更多的计算从业务层下沉到数据库中，...
Grafana基于API Key分享大盘
allow_embedding=true cookie_samesite=none cookie_secure=true 未跨域情况下 修改 security 下的 allow_embedding 参数为 true，开启iFrame内嵌即可。步骤二：创建API Key Grafana 9.0.x和Grafana 10.0.x版本创建API Key的步骤有所不同，...
索引结构
sample_count\":3000000,\"proxima.qc.builder.train_sample_ratio\":0.5}","search_index_params":"{\"proxima.qc.searcher.scan_ratio\":0.01}","embedding_delimiter":",","major_order":"col","linear_build_threshold":"5000","min_...
多路召回实战
recall_report":"true","ignore_invalid_doc":"true","is_embedding_saved":"false","linear_build_threshold":"5000","dimension":"128","rt_index_params":"{\"proxima.oswg.streamer.segment_size\":2048}","search_index_params":"{\...
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...
快速启动Stable Diffusion WebUI
url,vae_url.split("/")[-1],"stable-diffusion-webui/models/VAE")embedding_url=f"{prefix}/aigc-data/embedding/EasyNegative.safetensors"aria2(embedding_url,embedding_url.split("/")[-1],"stable-diffusion-webui/embeddings")clip...
流式数据湖仓Paimon
Lookup 设置 changelog-producer 为lookup后，Paimon结果表会通过一种类似于维表的点查机制，在每次commit snapshot之前产生本次snapshot对应的完整增量数据。无论输入数据是否为完整的增量数据，这一增量数据产生机制均能产生完整的增量...
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索
使用微软Azure OpenAI LLM_NAME=OpenAI OPENAI_API_KEY=*OPENAI_API_BASE=*OPENAI_API_VERSION=2023-03-15-preview OPENAI_API_TYPE=azure#填写azure中OpenAI模型的deployment OPENAI_EMBEDDING_ENGINE=embedding_deployment_id OPENAI_...
概述
矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量，然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模，并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...
使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法
self.fields_config_dict['hour']={'field_name':'field1','embedding_dim':self.embedding_dim,'hash_bucket':50,'default_value':'0'} self.fields_config_dict['c1']={'field_name':'field2','embedding_dim':self.embedding_dim,'hash_...
Apache Log4j 0Day安全漏洞公告说明
env.java.opts:'-Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true' 该参数会禁止Log4j2的Lookup功能，从而屏蔽掉此功能带来的安全隐患。配置方式如下图所示。说明 对于未运行的作业，您可以通过作业模板配置该参数后，后续创建的作业都会应用该参数；对于...
计费方式与价格说明
Embedding数据调用 Embedding数据调用为调用友盟Embedding数据的次数，该项目具体费用请以友盟产品侧介绍页面为准，此部分属于友盟产品费用，不包含在AIRec智能推荐计费中。计费方式 智能推荐冷启动版的计费方式为按量付费，每日根据您使用...
JOIN与子查询的优化和执行
如果需要手动控制，通过如下Hint可以强制 PolarDB-X 1.0 使用Hash Join以及确定JOIN顺序：/*+TDDL:HASH_JOIN(table_outer,table_inner)*/SELECT.Lookup Join(BKAJoin)Lookup Join是另一种常用的等值JOIN算法，常用于数据量较小的情况。...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您