模型配置
人数少的 高潜验证人群 的准确率、召回率一般比人数多的 高潜验证人群 高，这是由于历史人群中一般只有部分人的训练特征较为突出，其余人的训练特征数据差距较小。随机人群 的准确率、召回率一般不随人数有大的波动，这是选择随机人群造成...
模型配置
在结果中：高潜验证人群 的准确率、召回率一般比同等人数的 随机人群 高，说明算法模型成功推荐了匹配的商品。TopN的数量少时的准确率一般比TopN的数量多时高，说明推荐商品数量较少时，前几位推荐商品易于产生精准推荐。TopN的数量多时的...
向量检索
近似的索引检索 通过使用HNSW索引的方式进行搜索，此方式搜索速度较快，但得到的结果是一个近似的结果，一般召回率都可以达到99%以上。语法 欧氏距离、内积距离，余弦相似度三种距离相似度的近似的索引检索使用方式如下：说明 内积距离和...
参考：内核参考
值越大一般召回率越多，但最多不会超过 proxima.hc.searcher.scan_count_in level 中指定的中心点下doc数量。proxima.hnsw.searcher.max_scan_ratio FLOAT 0.1f 用于计算 max_scan_count 数量，总doc数量*scan_ratio。proxima.hnsw....
TairVector性能白皮书
以下为不同数据集下，TairVector HNSW索引的“QPS-召回率”曲线，可以得出：在4个数据集下，HNSW索引都可以达到99%以上的召回率。相比较FLOAT32，FLOAT16数据类型的性能略有下降，但是幅度不大，二者表现非常接近。开启AUTO_GC功能后，查询...
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建，就...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
高维向量相似度搜索（pgvector）
probes固定时lists对查询效率以及召回率的影响 当probes固定为20，表中数据量为100万行时，lists越大，召回率越低，TPS越高 测试结论 lists的值对索引占用的存储空间影响微乎其微，和表中的数据量有直接的关系。lists和probes对查询效率...
向量动态量化
背景介绍 量化（Quantization）是向量检索技术中一种常用的优化方法，通过一定程度的精度（召回率）损失，来换取性能的大幅度提升，以及内存占用（索引文件大小）大幅度降低。向量检索服务DashVector支持向量的动态量化，用户仅需在 新建...
多分类评估
一、组件说明 多分类模型的评估任务，可以输出准确率、召回率值等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。预测结果详情列 每个label及其对应的概率值。若需要计算AUC...
功能优势
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）约束下99%的数据召回率；两亿向量1000 QPS、1秒 RT约束下99%的数据召回率。结构化和非结构化混合检索 ...
表指标
数据节点包含每秒请求数、请求耗时、获取返回字段耗时、返回结果数、向量召回率、向量索引查询耗时 指标项 含义 每秒请求数 每秒请求的次数 请求耗时 请求表数据所耗费的时间 获取返回字段耗时 获取返回字段所耗费的时间 返回结果数 返回...
向量介绍
内积度量的计算公式如下：向量检索算法的选择 向量检索算法 优势 劣势 场景 量化聚类（Quantized Clustering）CPU、内存资源占用较低 召回率较HNSW低 查询速度较HNSW慢 适用于亿级别数据集，对数据准确性和查询延迟要求不是非常高的场景 ...
横向多分类评估
一、组件说明 横向多分类模型的评估任务，可以输出准确率、召回率值等。支持使用单方或多方联合数据，评估横向多分类模型。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。...
云监控
召回率：向量服务的召回率，表示向量召回的召回结果占实际向量召回结果的百分比。如智能引擎召回的100个结果中，有90个在向量距离最短的100个结果集中，则召回率为90%。表相关监控 增量qps：detail表的增量qps。增量延迟：detail表增量延迟...
模型管理
1.单模型详情 模型在产出的同时上传的数据会按照8:2的比例拆分为训练集和测试集 20%的...模型列表 呈现公有云平台上的所有模型，可对模型进行新增、删除、下载配置文件、查看等操作 展示单个模型的名称、状态、mAP值、精确率和召回率等信息
通用联邦学习模板
混淆矩阵：评估分类模型性能的一种重要工具，可以用来计算模型的准确率、精确率、召回率、F1得分等性能指标。其中，准确率指模型正确预测的样本数占总体样本数的比例；精确率指预测为正例的样本中实际为正例的比例；召回率指实际为正例的...
API概览
人工审核 接口 说明/green/image/manual/asyncScan 如果您对识别结果的准确率和召回率要求非常高，可以调用图片人工审核功能。green/video/manual/asyncScan 如果您对识别结果的准确率和召回率要求非常高，可以调用视频人工审核功能。green...
同义词
在现实生活中，相同语义的表述词汇往往有很多，而用户在检索的时候很难在一条 query 中将它们全部体现，所以识别和提供同义词检索显然可以获得更高的召回率。同义词功能主要是对查询词进行同义扩展，扩大召回和查询词同义的文档。例：...
产品优势
高召回率 依靠阿里系海量特征数据沉淀，违规特征实时更新，召回率高。智能标签 优势 阿里云媒体处理 标签体系完善 综合优酷、土豆、UC等海外平台的PGC、UGC视频内容进行学习、训练，提供最全面的视频标签体系。多模态融合 提供视觉、文字、...
非结构化数据向量检索
说明 召回率的高低受多个参数影响，maximum_degree 的取值无法直接决定召回率的高低。ef_construct 否 100 HNSW算法的特定参数。取值范围：[maximum_degree,1000]。多数情况下，ef_construct 的取值越大，索引构建越慢，索引精度越高，召回...
教育行业模板-多路搜索
特别优化 有：BERT模型采用达摩院自研的StructBERT，并针对教育行业定制模型 向量检索引擎采用达摩院自研的proxima引擎，准确性和运行速度远超开源系统 训练数据可以基于客户的搜索日志不断积累，效果持续提 效果：召回率达到OR逻辑 准确性...
聚类分片全链路测试
中心点访问率 实际访问索引分片数 TopK分别为1、50、100、200时对应的召回率 0.1 7.30 1:0.999 50:0.9992400000000005 100:0.9987400000000008 200:0.9974424999999909 0.05 6.35 1:0.999 50:0.998660000000001 100:0.9979400000000015 200...
实例指标
SEARCHER-QUERY（数据节点-查询相关）指标项 含义 qps 数据节点查询qps totalLatency 数据节点查询耗时 fetchFieldsLatency 数据节点获取召回结果耗时 vectorSeekCount 向量检索seek doc数 vectorRecallRatio 向量检索召回率 ...
AI任务概述
模型管理 模型评测 您可以通过Arena提交模型评测任务，对模型准确率、召回率等指标进行评测，查看或对比相应的评测结果。模型评测 模型分析优化 在模型正式部署前，您可以通过Arena提交模型性能分析和优化任务，使用Tensorflow Profiler，...
向量索引的高级配置介绍
两者都配置的情况下，取两者的最大值 enable_recall_report 默认为true，开启 是否开启召回率指标汇报 is_embedding_saved 默认为false，不保存 是否保存原始向量。如果开启INT8/FP16量化且开启实时检索，务必开启该选项，否则会导致批次...
2022年1月6日 V5.3产品更新通告
FAQ模型优化 平均准确率和召回率提升5%左右。具体更新能力如下：引擎问答阈值配置【入口】机器人管理-问答策略管理-引擎问答阈值配置 重听产品化【入口】外呼导航机器人管理-问答策略管理-重听话术配置 重听作为语音场景下，当用户没听清...
车辆物流识别
驾驶证的总体准确率和召回率在95%以上。（示例图片信息已做脱敏处理，具体结果以API测试为准）车辆vin码识别 读光车辆识别代码（VIN）识别，用于进行车辆质检检查、车辆登记等场景。（示例图片信息已做脱敏处理，具体结果以API测试为准）面...
数据节点（Searcher）指标
doc 数 matchDocSize Searcher 上第一阶段返回的 matchDoc 实际数量 totalFetchSummarySize Searcher 上取 summary 的数量 aitheta_seek_sount 向量索引seek的文档个数 aitheta_recall_ratio 向量索引的召回率 Searcher索引相关指标 名字 ...
基础向量检索
dimension 8-向量维度-topk 1-向量检索的 topk-job_mode train:build:seek:recall-指定检索任务模式，默认为 train:build:seek，加上 recall 能够计算本次检索的召回率-external_volume_name xxx_volume_name-用户提供的创建好的 volume on...
多路召回实战
经过多年经验沉淀，以上组合方式中，召回率较高，同时效果较好的召回方式为：query=vector:'xxx&n=100&sf=1.100000' OR default:'xxx' 其中向量索引中的：n：表示向量召回的topN sf：控制向量相似度得分，欧式距离为上限，内积距离为下限 ...
Proxima Searcher
该值越大，扫描doc数越多，召回率越高 proxima.hnsw.searcher.max_scan_ratio float 0.1f 用在检索时，控制最多扫描文档的比例。例如如果当前索引中有100w doc，如果此值为0.1，则最多扫描10w。如果ef值提前收敛，则不会扫描到10w proxima....
模型评测
计费说明 使用模型评测时需要收取OSS存储费用和DLC的评测任务费用，计费详情参见 OSS计费概述 和 通用计算资源（DSW/DLC）计费说明。数据准备 模型评测功能支持基于自定义数据集和公开数据集（例如C-Eval）完成评测。公开数据集：已经由PAI...
哈希分片全链路测试
算法对比：对每个数据集，通过执行不同算法（Graph、HC、Linear），得到Proxima CE结果和C++ baseline的结果，对比各自的召回率，此处设置的TopK为100。Proxima CE的recall是通过从query表中采样100条query数据做的召回，主要是与Linear...
模型评测
本文介绍如何对模型准确率、召回率等指标进行评测，并查看和对比模型评测结果。前提条件 已创建模型并关联相应的训练任务。具体操作，请参见 模型管理。已创建存储卷（PVC）。具体操作，请参见 通过控制台的方式使用NAS静态存储卷 或 通过...
实例指标
seek_count 数据节点aitheta寻求计数 aitheta_recall_ratio 数据节点aitheta召回率 aitheta_seek_latency 数据节点aitheta寻求延迟 after_search_latency 数据节点排序结束到最终返回结果耗时 request_pool_wait_time 数据节点查询请求在...
云市场API概览
其中，行驶证的总体准确率和召回率在93%以上，适应模糊、光照不均、透视畸变、任意背景等实际应用中存在的各种情况，并可实现自动裁边、修正倾斜等 行驶证混贴识别 行驶证混贴识别支持对正副页在同一张图片的场景进行自动分割与结构化识别 ...
2021年3月18日 V4.3.0产品更新预告
重构FAQ匹配逻辑，提升了FAQ匹配的召回率和准确率；升级FAQ数据测试和正式环境隔离，和全局发布操作，支持了知识编辑后的统一发布，让线上对话效果更稳定；优化FAQ编辑和相似问编辑交互，操作更方便；查看详情：FAQ管理 2、对话工厂升级：...
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