量化使用
性能说明 向量量化一般是有损的，量化后的召回率通常会下降1~2个百分点。实际测试里（例如：2000万规模的doc/query 512 float 向量数据的检索），使用量化后的召回率与正常情况相比，大约会由99.0%下降至98.2%。但是量化通常会带来一定的...
客户事件
事件评分是用来量化一个具体的事件代表的交互价值。由于不同的客户行为对品牌的意义是不同的，其交互价值的高低就通过事件评分来反映。客户每发生一次客户事件便有相应的加分，而分值的高低则反映出客户的整体交互价值。在客户事件列表页...
PMI
PMI用来量化两个词之间的相关性，定义为：PMI(x,y)=ln(p(x,y)/(p(x)p(y)))=ln(#(x,y)D/(#x#y))。其中，#(x,y)为 pair(x,y)的count数，D为pair的总数。若x、y在同一个窗口出现，则#x+1，#y+1，#(x,y)+1。了解更多PMI的信息，请参见 PMI。...
sql_firewall
可以用来学习一些定义好的SQL规则，并将这些规则储存在数据库中作为白名单，学习完成后，可以限制用户执行这些定义规则之外的风险操作。注意事项 sql_firewall插件需要使用共享内存，如果集群启动时没有加载sql_firewall库（默认不加载），...
SQL防火墙（sql_firewall）
可以用来学习一些定义好的SQL规则，并将这些规则储存在数据库中作为白名单，学习完成后，可以限制用户执行这些定义规则之外的风险操作。前提条件 RDS PostgreSQL实例需为以下版本之一：PostgreSQL 12 PostgreSQL 11 PostgreSQL 10 重要 RDS...
动态与公告
2024-01-17 杭州 文本向量生成 图片向量生成 多模态向量生成 新增功能 新增“向量动态量化”能力 2024-01-23 杭州 向量动态量化 2023年12月 公告类型 公告描述 发布时间 发布地域 相关文档 商业化发布 向量检索服务DashVector正式商业化...
组件参考：所有组件汇总
线性支持向量机 该组件是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。逻辑回归二分类 该组件是一个二分类算法，支持稀疏及稠密数据格式。GBDT二分类 该组件的...
教育搜题
覆盖不同阶段学习、用户场景越来越丰富；学科分类众多，数据越来越复杂，搜索存在跨学科错误；需要强大的算法算力支撑，提升搜题准确性；依赖多模态搜索能力来解决图文搜索需求 依赖多语言处理能力来处理英语等其他语言搜题需求 阿里云开放...
基本概念
在DashVector中，稀疏向量可用来表示词频等信息。例如，{1:0.4,10000:0.6,222222:0.8} 就是一个稀疏向量，其第1、10000、222222位元素（分别代表三个关键字）有非0值（代表关键字的权重），其他元素全部为0。QPS（访问频次）每秒能向 ...
关键词感知检索
在DashVector中，稀疏向量可用来表示词频等信息。例如，{1:0.4,10000:0.6,222222:0.8} 就是一个稀疏向量，其第1、10000、222222位元素（分别代表三个关键字）有非0值（代表关键字的权重），其他元素全部为0。使用示例 前提条件 已创建...
功能优势
分析型数据库MySQL版向量分析功能在通用性、性能优化和产品化上与普通向量检索系统相比有以下优势。高维向量数据的高准度和高性能 以典型的人脸512维向量为例，分析型数据库MySQL版向量分析提供百亿向量100 QPS、50毫秒响应时间（RT）约束...
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...
配置企业知识库
其中用来储存向量数据的数据库，可以使用内置的ES实例，除了默认的文件和向量存储，还可以关联OSS文件存储Bucket（OSS对象存储产品说明：快速开通OSS说明）和ADB-PG向量存储实例（向量数据库产品说明：向量数据库说明）。OSS授权及跨域访问...
基本概念
用来衡量声音波动变化的参数，或是声卡的分辨率。数值越大、分辨率越高，发出声音的能力越强。目前语音识别中常用的采样位数为16 bit小端序。即每次采样的音频信息用2字节保存，或者说2字节记录1/16000s的音频数据。每个采样数据记录的是...
向量动态量化
quantize_type 当前可选值如下：DT_VECTOR_INT8：将Float32向量量化为INT8类型 性能和召回率参考 基于1百万768维数据集 DashVector规格：P.large 度量方式：cosine topk：100 量化策略 索引比 QPS 召回率 无 100%495.6 99.05%DT_VECTOR_INT...
基本概念
用来衡量声音波动变化的参数或声卡的分辨率。数值越大、分辨率越高，发出声音的能力越强。目前语音识别中常用的采样位数为16 bit小端序，即每次采样的音频信息用2字节保存，或者说2字节记录1/16000s的音频数据。其中，2字节采样位数已经...
脏话识别服务
你不要说我说什么话都有节奏，*不怕我*的干嘛，我就说了咋地，*我不怕没有延迟的马路，*这种话怎么怎么了，*没怎么没怎么没怎么，只不过是这么说而已。\"};RunPreTrainServiceRequest request=new RunPreTrainServiceRequest();request....
什么是EMR Serverless StarRocks
全面向量化引擎 StarRocks的计算层全面采用了向量化技术，将所有算子、函数、扫描过滤和导入导出模块进行了系统性优化。通过列式的内存布局、适配CPU的SIMD指令集等手段，充分发挥了现代CPU的并行计算能力，从而实现亚秒级别的多维分析能力...
向量分析性能测试
本文介绍 AnalyticDB PostgreSQL版 向量分析的性能测试。测试环境 AnalyticDB PostgreSQL版 实例与客户端ECS应处于同一VPC中，以避免网络波动带来的误差。AnalyticDB PostgreSQL服务端规格 引擎版本 高性能版节点规格 计算节点数量 计算...
StarRocks概述
全面向量化引擎 StarRocks的计算层全面采用了向量化技术，将所有算子、函数、扫描过滤和导入导出模块进行了系统性优化。通过列式的内存布局、适配CPU的SIMD指令集等手段，充分发挥了现代CPU的并行计算能力，从而实现亚秒级别的多维分析能力...
新建Collection
FLOAT extra_params body object 否 可选参数：quantize_type：量化策略，详情参考 向量动态量化 auto_id:自动生成主键，默认开启 说明 创建Collection时预先定义Fields的收益见 Schema Free 量化策略详情可参考 向量动态量化 出参描述 ...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
新建Collection
Schema Free 量化策略详情可参考 向量动态量化 出参描述 说明 返回结果为DashVectorResponse对象，DashVectorResponse对象中可获取本次操作结果信息，如下表所示。字段 类型 描述 示例 code int 返回值，参考 返回状态码说明 0 message str...
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...
基于向量检索服务与TextEmbedding实现语义搜索
Embedding可以用来表示任何数据，例如文本、音频、图片、视频等等，通过Embedding我们可以编码各种类型的非结构化数据，转化为具有语义信息的多维向量，并在这些向量上进行各种操作，例如相似度计算、聚类、分类和推荐等。整体流程概述 ...
新建Collection
cosine 时，datatype 必须为 FLOAT extraParams(Map,String>params)否-可选参数：quantize_type：量化策略，详情参考 向量动态量化 timeout(Interger timeout)否-timeout=null：接口开启同步，待Collection 创建成功后返回 timeout=-1：...
创建向量索引
在处理大型数据集或需要快速访问和检索数据的场景（数据库查询优化、机器学习和数据挖掘、图像和视频检索、空间数据查询等）中，创建向量索引是加速向量检索的有效方式，可以提高查询性能、加速数据分析和优化搜索任务，从而提高系统的效率...
高效基因序列检索助力快速分析肺炎病毒
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 是云端托管的PB级高并发低延时数据仓库，通过 AnalyticDB MySQL版 向量检索功能构建的基因检索系统，支持毫秒级针对10亿级别的向量数据进行查询分析，更加快速、高效的为肺炎病毒防控、研发治疗药物以及...
高维向量检索（PASE）
您可以使用两种算法创建索引：说明 对于要使用PASE向量索引的用户，如果采用欧氏距离作为向量相似度计算公式，原始向量不需要做任何处理，但如果采用内积或余弦作为向量相似度计算公式，需要对向量进行归一化处理，如原始向量为，则需要...
高维向量检索（PASE）
您可以使用两种算法创建索引：说明 对于要使用PASE向量索引的用户，如果采用欧氏距离作为向量相似度计算公式，原始向量不需要做任何处理，但如果采用内积或余弦作为向量相似度计算公式，需要对向量进行归一化处理，如原始向量为，则需要...
高效向量检索（PASE）
您可以使用两种算法创建索引：说明 对于要使用PASE向量索引的用户，如果采用欧氏距离作为向量相似度计算公式，原始向量不需要做任何处理，但如果采用内积或余弦作为向量相似度计算公式，需要对向量进行归一化处理，如原始向量为，则需要...
通用行业/内容社区行业算法版对比
淘宝智能视觉 mybatics代码生成 mybatics代码生成 mybatis代码生成 计算机网路 计算机网路 计算机网络 微行小程序 微型小程序 微信小程序 深度学西 深度学西 深度学习 内容行业向量召回 针对内容行业的垂类行业数据分布提供高质量的向量...
基于向量检索服务与TextEmbedding实现语义搜索
Embedding可以用来表示任何数据，例如文本、音频、图片、视频等等，通过Embedding我们可以编码各种类型的非结构化数据，转化为具有语义信息的多维向量，并在这些向量上进行各种操作，例如相似度计算、聚类、分类和推荐等。整体流程概述 ...
什么是AutoML
背景 在机器学习模型中，超参数（Hyper Parameter，简称超参）是用来控制模型训练的一组参数，是训练机器学习模型时用到的外部配置参数。超参数在模型训练开始之前应设置好。超参数不同于模型内部参数，模型内部参数在学习过程中被不断地...
Doc2Vec
Doc2Vec算法将文档ID视为一个词来进行训练，其中句向量表示与该文档ID相对应的向量，词向量是在文档ID充当上下文时训练得到的向量。您可以通过Doc2Vec算法组件将文章映射为向量，输入为词汇表，输出为文档向量表、词向量表或词汇表。本文为...
向量生成（rds_embedding）
在机器学习和自然语言处理中，嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。在生成嵌入时，向量数据的值取决于所参照的模型数据，RDS PostgreSQL支持使用rds_embedding插件，将数据库中的文本内容，基于引入的外部模型，...
查询分析概览
OpenSearch中的查询分析可以用来理解Query搜索意图；通过对Query进行一系列智能分析，将Query进行改写后再在引擎中执行检索和排序。下文将简单介绍查询分析各个具体的基本功能。停用词功能基本介绍 过滤查询中无意义的词（一般是使用频度过...
概述
现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量的模型，比如《冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进》。上推或者泛化这种方法，虽然听上去很简单，也很好理解，不过，要往深了挖，也还是有很多工作可以做的。本质上，这是在...
游戏行业
游戏行业向量召回模型 相比传统文本搜索需要通过分词、同义词、纠错、词权重改写等算法技术增强语义搜索效果，基于深度学习的语义向量召回模型具备更强大的表征能力，可以更好地处理用户查询词中的简写、别名、拼写错误等情况。3.个性化...
什么是城市视觉智能引擎
视觉搜索 实现对视频中的目标、时间及事件等建立索引，支持高维向量、属性等半结构化或结构化数据的高效搜索，支持特征量化、异构索引加速等高效的索引技术。数据计算 自研世界领先的计算机视觉检测、识别及分割等算法，支持数十万路级别的...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您