使用DeepSeek-R1模型搭建RAG系统
DeepSeek-R1系列模型是一款专注于复杂推理任务的大语言模型,在复杂指令理解、推理结果准确性、性能稳定性等方面相比其他大语言模型,有一定优势。OpenSearch LLM智能问答版已集成DeepSeek-R1系列模型,进一步提升企业级RAG效果,本文向您介绍使用步骤。
借助AI搜索开放平台向量服务实现AI检索增强
AI搜索开放平台专注智能搜索场景,提供文档切片、向量化、排序及大模型等核心算法组件化服务。行业算法版支持一键接入AI搜索开放平台的算法服务,开发者可按需调用模块化能力,快速构建智能搜索系统。
OpenSearch向量检索版与DashScope升级多模态检索
本文将介绍基于百炼新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型搭配OpenSearch向量检索服务进行多模态检索。
PAI-RAG如何快速集成OpenSearch向量检索版
为了增强模型生成答案的准确性和信息丰富度,您可以在大模型RAG服务中集成OpenSearch向量检索版产品。该产品支持多种向量检索算法,高性能支持多种典型场景,并提供图形化界面,您可以查看索引信息并实现简单的数据管理功能。通过集成OpenSearch向量检索版产品,可以提升RAG对话系统的检索效率和用户体验。本文将介绍如何在部署RAG服务时关联OpenSearch向量检索版产品,以及对RAG对话系...
基于OpenSearch向量检索版的多主体识别最佳实践
背景介绍多主体识别介绍:图像搜索的多主体识别是指在图像搜索任务中,系统能够识别并理解图像中存在的多个主体(物体、人物、场景等)。多主体识别技术使得搜索引擎不仅能够找到包含单一物体的图像,还能够识别和检索出包含多个相关物体的复杂图像。在实际应用中,这意味着当用户对某一图像进行搜索时,搜索引擎可以通过分析图像的视觉内容,判断出图像中所有显著的元素,并将这些信息用于搜索匹配。例如下图,头盔、骑行服、自....

以阿里云OpenSearch为例谈向量检索技术选型
向量检索应用场景向量可以对物理世界的人/物/场景所产生各种非结构化数据(如语音、图片、视频,语言文字、行为等)进行抽象,如同数学空间中的坐标,标识着各个实体和实体关系。非结构化数据变成向量的过程称为向量化(Embedding)。向量检索就是对非结构化数据生成的向量进行检索,寻找相同或相似的向量,从而找到相同或相似的非结构化数据。非结构化数据(语音、图像、视频)检索向量检索的第一应用场景就是对语音....

重磅再推 | 基于OpenSearch向量检索版+大模型,搭建对话式搜索
面向企业开发者的PaaS方案一周前,阿里云OpenSearch发布的LLM智能问答版,面向行业搜索场景,提供企业专属问答搜索服务。作为一站式免运维的SaaS服务,智能问答版基于内置的LLM大模型提供问答能力,为企业快速搭建问答搜索系统,详见链接:https://developer.aliyun.com/article/1239380除了SaaS的解决方案外,如今阿里云OpenSearch再推面向....

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