基于Tair与LLM构建企业专属Chatbot
橙色箭头表示在用户发起一个查询后，先从Tair中检索出最相似的TopK个向量，然后与用户问题进行Prompt，一并提交给LLM，让LLM更好地回答用户的问题。以下代码仅说明Tair与大语言模型结合的部分，具体Demo运行，请参见 快速体验 章节。coding...
产品架构
一致性问题处理简单：计算层只需要保证同一时刻有一个计算节点写入同一分片的数据。扩展更灵活：计算和存储可以分开扩展，计算不够扩计算节点，存储不够扩存储节点。这样在大促等场景上会非常灵活。计算资源不够了，马上扩容计算就好了，不...
PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇
这是MySQL比较薄弱的一方面，在其优化逻辑中，经常会插入更多的用于最终结果计算的额外表达式，但这些表达式可能与已有表达式重叠，但它没有精细的区分与处理。PolarDB 中之前还修复过一个Bug：对于已计算完成的标量子查询，会在后续执行中...
在TDX实例中部署端到端Retrieval Augment Generation...
检索：检索模型从数据库的大量文本中检索与问题相关的文档或段落，根据文档与给定查询的相关性对文档或段落进行排名。生成：大语言模型根据提示词和检索到的文档生成响应。传统RAG架构方案 传统模式下，构建和部署的RAG框架如下图所示。...
文档修订记录
向量计算概述 2023.12.27 新增向量计算实例规格推荐 新说明 向量的高性能检索依赖于向量索引，对实例的内存有一定要求，本文为您推荐常用的向量维度下，各数据量所对应的最小实例规格。向量计算实例规格推荐 2023.12.27 新增数据湖加速查询...
常见问题
本文为您整合了使用Proxima CE过程中的常见问题。Proxima CE用的是哪里的资源？用户所在MaxCompute Project下的资源。输入表中的vector可以直接使用MaxCompute的Binary类型吗？目前不支持，Proxima CE当前版本构建索引的处理方法是将doc表...
产品简介
产品简介 阿里巴巴通义实验室千寻搜索算法，基于达摩院长期积累的自然语言处理技术，专注企业统一搜索场景，提供精准的多源异构搜索，以PaaS服务形式提供离线数据处理和搜索服务API。同时支持公有云、专有云、基于云原生的基础架构下混合云...
阿里云Elasticsearch实例FAQ
本文列举了阿里云Elasticsearch（ES）相关的常见问题，包括购买、退订、配置、访问、查询、写入、插件、分词、日志、重启、负载或状态异常、备份与恢复、监控报警等相关问题。常见问题概览 购买或退订实例问题 购买ES实例时选错配置，如何...
搜索增强
文本向量化实例：输入文本："一条黄色的裙子"向量化后结果：[0.2694664001464844,-0.3998311161994934,-0.14598636329174042,-0.4976918697357178,-0.13986249268054962,0.6272065043449402,-0.1434994637966156,-0.33319777250289917]注意...
CREATE TABLE
设置默认值、自增列 设置主键 设置分布键 设置分区键与生命周期 设置聚集索引 设置全文索引 设置向量索引 设置冷热分层存储策略 表的数据分布策略 建表前，您可以通过下图中的示例，了解关于表的几个重要概念，包括分片、分区、聚集索引。...
Tair小版本发布日志
TairVector支持对Index中的 key 级别设置TTL，支持对指定Key列表进行向量近邻查询，支持全文检索，可以实现向量检索与全文检索组合的混合检索。功能优化 优化整体性能，增强稳定性。TairZset支持 EXZRANKBYSCORE 命令。TairDoc的接口行为与...
功能发布记录
Proxima向量计算支持先建表并导入向量数据、再创建向量索引，缩短索引创建时间，简化向量计算使用，详情见 Proxima向量计算。函数能力增强：支持若干数组函数运行在HQE，提升函数性能，详情见 函数功能发布记录。新增KeyValue函数，实现...
列存索引技术架构介绍
本文介绍了列存索引的技术背景、简介以及技术架构等内容。技术背景 MySQL生态HTAP数据库解决方案 MySQL是一款主要面向OLTP型场景设计的开源数据库，开源社区的研发方向侧重于加强其事务处理能力。如提升单核性能、多核扩展性和增强集群能力...
PolarDB HTAP实时数据分析技术解密
本文介绍IMCI背后的技术路线和具体方案。背景信息 PolarDB MySQL版 是因云而生的一个数据库系统。除云上OLTP场景外，大量客户也对PolarDB提出了实时数据分析的性能需求。对此，PolarDB技术团队提出了In-Memory Column Index（IMCI）的技术...
概述
转型的速度远远超出预期，部分原因是机器学习和人工智能方面的技术突破。深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和...
应用场景
本文为您介绍向量检索服务在 电商智能搜索和偏好推荐、自然语言处理等AI问答系统、图库类网站多模态搜索、视频检索、分子检测与筛选等场景下的应用。电商智能搜索和偏好推荐场景 在电商智能搜索和偏好推荐场景中，向量数据库可以实现基于...
未来规划
数据处理与分析：海量数据分析在线化（实时在线交互式分析）。如何对海量数据进行在线分析和计算，支持实时在线交互式分析，需要做并行处理（DSP 模型、MPP 模型等等），对并行调度计算进行优化。系统能力提升：智能化+安全（使用方便可靠...
SELECT
如果您需要创建AI推理服务模型（文本、图像、音视频等非结构化数据的AI分析与处理），需开通2.5.1.1及以上版本的宽表引擎。非时序类任务 非时序类任务包括：文生图、多模态图片生成、基础问答和检索类任务（语义检索和检索问答）。语法 ...
通过阿里云Milvus与PAI搭建高效的检索增强生成（RAG）...
您可以利用Milvus作为向量数据的实时存储与检索核心，高效结合PAI和LangChain技术栈，实现从理论到实践的快速转化，搭建起功能强大的RAG解决方案。背景信息 随着AI技术的飞速发展，生成式人工智能在文本生成、图像生成等领域展现出了令人...
案例：搭建以图搜图系统
本文将介绍如何通过 AnalyticDB PostgreSQL版 向量数据库快速搭建一套以图搜图系统。背景信息 以图搜图在生活中有着广泛的应用，当您想拥有在电视中看到的一件美丽裙子或者帅气球鞋时，可以拍张照片，然后打开淘宝上传照片，就可以快速地...
DashVector x 通义千问大模型：打造基于专属知识的...
背景及实现思路 大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域的核心技术，具有丰富的自然语言处理能力。但其训练语料库具有一定的局限性，一般由普适知识、常识性知识，如维基百科、新闻、小说，和各种领域的专业知识组成。导致 LLM 在处理特定...
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索
背景 随着生成式AI技术“火爆出圈”，预示着人工智能未来发展趋势的同时，也为我国人工智能市场注入源源不断的活力，更多企业关注如何将“超级工具”应用到实际业务中去，生成式人工智能技术在通用任务上表现优秀，但面对垂直业务领域，还...
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索
背景 随着生成式AI技术“火爆出圈”，预示着人工智能未来发展趋势的同时，也为我国人工智能市场注入源源不断的活力，更多企业关注如何将“超级工具”应用到实际业务中去，生成式人工智能技术在通用任务上表现优秀，但面对垂直业务领域，还...
向量计算使用指南
通过灵活应用向量计算，可以提升数据处理和分析的效果，并实现更精准的搜索和推荐功能。本文为您介绍在Hologres中使用Proxima进行向量计算的方法及完整示例。操作步骤 连接Hologres。通过开发工具连接Hologres，详情请参见 连接开发工具。...
阿里云大模型RAG对话系统最佳实践
大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言...
功能特性
单击在线体验 音 视 频增强 音频增强 视频云音频实验室有机结合传统信号处理与深度学习技术，提供全场景音频增强与修复方案。单击在线体验。重要 以下功能需要在 提交转码作业 时 配置相应参数 使用，音频部分按照输出的音频规格和时长，...
支持计划
阿里云支持计划服务范围 2.1阿里云支持计划服务范围 阿里云支持计划服务范围包含：阿里云产品的最佳实践 阿里云产品相关的技术问题、故障处置 阿里云API 和阿里云SDK问题的故障处置 与阿里云资源相关的操作或系统问题的技术支持 与阿里云的...
混合检索使用指南
当结构化数据与非结构化数据需要同时检索时，您可以使用 AnalyticDB PostgreSQL版 向量数据库的混合查询，既支持结构化字段过滤，也支持半结构化字段过滤，同时支持和文本字段的全文检索一起进行双路召回。混合检索简介 ANNS（Approximate ...
内容社区行业
向量召回top1 3d游戏动画处理基础 向量召回top2 3d游戏动画的基础 向量召回top3 动画游戏处理 query 禁用n卡 向量召回top1 网卡的禁止和启动 向量召回top2 禁用网卡 向量召回top3 禁用及启用网卡 基于Seq行为建模，实现个性化搜索 例如：...
基于PolarDB PostgreSQL和LLM构建企业专属Chatbot
在机器学习领域，为了能够处理大量的非结构化的数据，通常会使用人工智能技术提取这些非结构化数据的特征，并将其转化为特征向量，再对这些特征向量进行分析和检索以实现对非结构化数据的处理。将这种能存储、分析和检索特征向量的数据库称...
使用向量检索插件（aliyun-knn）
向量检索插件是阿里云Elasticsearch团队自主开发的向量检索引擎插件，基于阿里巴巴达摩院proxima向量检索库实现，能够帮助您快速实现图像搜索、视频指纹采样、人脸识别、语音识别和商品推荐等向量检索场景的需求。本文介绍如何使用向量检索...
DashVector x 通义千问大模型：打造基于专属知识的...
背景及实现思路 大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域的核心技术，具有丰富的自然语言处理能力。但其训练语料库具有一定的局限性，一般由普适知识、常识性知识，如维基百科、新闻、小说，和各种领域的专业知识组成。导致LLM在处理特定...
基于RDS PostgreSQL构建由LLM驱动的专属ChatBot
在自然语言处理中，词嵌入（word embedding）是一种常见的技术，它将单词映射到实数向量，以便计算机可以更好地理解和处理文本。通过词嵌入，单词之间的语义和语法关系可以在向量空间中得到反映。OpenAI提供Embeddings能力。实现原理 本文...
应用场景
适用场景 OLAP多维分析 用户行为分析 用户画像、标签分析、圈人 高维业务指标报表 自助式报表平台 业务问题探查分析 跨主题业务分析 财务报表 系统监控分析 实时数仓 电商大促数据分析 教育行业的直播质量分析 物流行业的运单分析 金融行业...
2023年
无 优化器 优化分区非常多的分区表与ODPS外表 JOIN时，Explain耗时长的问题。无 缺陷修复 修复某些场景下ALTER TABLE Add Partition与Vacuum Full pg_index死锁导致实例不可用的缺陷。修复tdfunc插件中，NVL 函数处理NULL值异常导致...
扩展插件列表
注意事项 由于v6.3.8.9及以后版本的安全限制，不支持自行安装或升级插件，需要 提交工单 联系技术支持进行处理。如何查看实例内核版本，请参见 查看内核小版本。插件类型 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 支持如下插件（EXTENSION）...
高维向量相似度搜索（pgvector）
在自然语言处理中，词嵌入（word embedding）是一种常见的技术，它将单词映射到实数向量，以便计算机可以更好地理解和处理文本。通过词嵌入，单词之间的语义和语法关系可以在向量空间中得到反映。说明 您可以前往如下常见的嵌入工具/库官方...
通过阿里云Milvus和LangChain快速构建LLM问答系统
本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。前提条件 已创建Milvus实例。具体操作...
在GPU实例上使用RAPIDS加速图像搜索任务
执行案例后，对比了GPU加速的RAPIDS cuml KNN与CPU实现的scikit-learn KNN的性能，可以看到GPU加速的KNN向量检索速度为CPU的近600倍。操作步骤 步骤一：创建GPU实例 具体步骤请参见 使用向导创建实例。实例：RAPIDS仅适用于特定的GPU型号...
组件参考：所有组件汇总
关键词抽取 该组件是自然语言处理中的重要技术之一，具体是指从文本中将与这篇文章意义相关性较强的一些词抽取出来。句子拆分 将一段文本按标点进行句子拆分。该组件主要用于文本摘要前的预处理，将一段文本拆分成一句一行的形式。语义向量...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您