总览
问题闭环率：当前查询时间范围内的问题解决率，问题闭环率=已处理告警数÷告警总数*100%。响应工单次数：当前查询时间范围内产生的告警总数。未处置风险数：当前查询时间范围内，未修复的漏洞风险总数（包含系统漏洞和应用漏洞）。已处理...
Proxima向量计算
精确查询（不使用向量索引）精确查询更加适用于SQL扫描数据量少，且对召回率要求高的场景。欧式距离、平方欧式距离、内积距离三种距离计算方式分别对应以下三种距离计算函数。float4 pm_squared_euclidean_distance(float4[],float4[])...
数据统计介绍
解决率：解决问题数/总体会话数量。有效回答率：机器人表达的数量总和/用户表达的数量总和，单轮交互维度。多轮会话通过率：对话流结束的数量/对话流开始的数量。QA覆盖率：知识命中的数量/（知识命中的数量+知识未命中的数量）。折线图：...
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 ...
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。
模型配置
模型训练成功后，您可以查看训练中前10个最重要的特征，并通过模型验证了解该模型的准确率、召回率预期。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据质量越高...
量化使用
Proxima 2.x开始支持converter，用于实现对数据做量化、归一化等功能。...对于某种向量检索算法而言，它的召回率指的是：对于某个query，它通过该算法召回的doc与通过暴力比对召回的doc之间的近似程度，召回率越高说明该检索算法越准确。
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...
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...
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。...
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...
模型配置
模型训练成功后，您可以通过模型验证了解该模型的准确率、召回率，并查看商品之间的关联关系。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集、商品标签数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据...
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
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...
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...
表格信息抽取
召回率：算法模型当前类型字段召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的概率，即当类表格测试集中被正确识别的该类标注框（内容+位置）的比例。F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确...
表格信息抽取
召回率：算法模型当前类型字段召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的概率，即当类表格测试集中被正确识别的该类标注框（内容+位置）的比例。F1值：综合评价指标（F1-Measure），为精确...
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...
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...
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，...
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...
长文档信息抽取
召回率：算法模型召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的比例，有正确预测的字段个数/所有真实正确的字段个数。F值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常...
长文档信息抽取
召回率：算法模型召回率（Recall），未经规则后处理修正，为所有真实为正类别的样本中，被正确识别为正类别的比例，有正确预测的字段个数/所有真实正确的字段个数。F值：综合评价指标（F1-Measure），为精确率和召回率的加权调和平均，常...
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....
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...
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：...
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...
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 ...
如何解决Redis内存使用率突然升高
如果 Redis 实例的内存使用率突然飙升，可参考本文排查原因并解决问题。问题现象 Redis 实例之前的内存使用率较低。但从某个时间点开始，内存使用率突然迅速升高，甚至达到100%。问题原因 可能内存使用率突然升高的主要原因如下：短时间内...
向量检索
此方式需要比较每一个向量，因此它的搜索速度较慢，但是召回率可以达到百分之百。欧氏距离、内积距离，余弦相似度三种距离相似度的精确检索使用方式如下：欧氏距离 SELECT ID,l2_distance(,array[1,2,3.N]:float4[])as score FROM...
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 ...
配置预留实例
同时，您可以配置预留实例的弹性伸缩规则如定时伸缩和水位伸缩，提高实例使用率，解决资源浪费问题。使用限制 各地域预留实例扩容速度限制如下。地域 突增实例数 实例增长速度 华东1（杭州）、华东2（上海）、华北2（北京）、华北3（张家口...
数据概览
七日内智能导航解决率：等于“解决问题数/总会话数”。历史7/14/30日内并发峰值数：7/14/30日内峰值最高并发使用数量。智能导航服务总量趋势图：图中横坐标为时间，纵坐标为解决问题数或总会话数。具体系统界面如下图所示：在数据概览界面...
排查Redis实例内存使用率高的问题
解决方案 请依次排查内存使用率突然升高的原因，并参考对应的解决方案解决问题。排查是否写入大量新数据 排查方法：查看 Redis 性能监控的 入流量 与 写QPS。如果入流量与写QPS的趋势与内存使用率的趋势一致，说明大量的数据写入导致内存...
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...
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