什么是向量
向量的基本概念 在AI领域，向量是描述对象特征的抽象表达。以DashScope上 通用文本向量 模型为例，通过输入一段文本，通用文本向量 模型会将这段文本变成一个向量，将文本变成向量的过程叫 Embedding。调用示例 输入文本：“衣服的质量...
创建Collection
详见 什么是向量。是 向量数据类型 dtype 向量数据类型，指向量数组中元素的数据类型，向量检索服务目前支持"Float"（默认）/"INT8"两种数据类型。例如：[11,22,33,44]则为INT8型，[1.1,2.2,3.3,4.4]则为Float型。请根据业务实际情况选择。...
向量检索
参数 对应API参数名称 说明 距离 score 向量相似度 不同的距离度量方式，向量间距离的数值表示并不相同，请参见 什么是向量。返回结果根据向量相似度降序排列。主键ID id 相似向量的主键ID。向量 vector 向量数据，例如[1.00,2.00,3.00,4....
快速开始
本示例仅对Sparse Vector进行功能演示，请根据实际情况设置您的向量维度（可参考文章 什么是向量）。简化起见，本文示例代码中将向量（Dense Vector）维度设置为4。Step1.创建支持Sparse Vector的Collection Python import dashvector ...
什么是向量检索服务
什么是向量检索服务 向量检索服务DashVector基于 通义实验室 自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。DashVector将其强大的向量管理、向量查询等多样化能力，通过简洁易用的SDK/API接口透出...
向量介绍
那么什么是向量，又如何通过向量检索呢？将物理世界产生的非结构化数据，转化为结构化的多维向量，用这些向量标识实体和实体间的关系。再计算向量之间距离，通常情况下，距离越近、相似度越高，召回相似度最高的TOP结果，完成检索。向量...
开放搜索OpenSearch向量检索
1.什么是向量检索 人工智能算法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，变成多维的向量。这些向量如同数学空间中的坐标，标识着各个实体和实体关系。我们一般将非结构化数据...
基本概念解释
著作财产权包括：复制权、发行权、出租权、展览权、表演权、放映权、广播权、信息网络传播权、摄制权、改编权、翻译权、汇编权以及应当由著作权人享有的其他权利，如许可他人使用权、转让权、收取报酬权等。软件著作权中的软件指什么？这里...
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...
通过阿里云Milvus和通义千问快速构建基于专属知识库的...
本文展示了如何使用阿里云向量检索Milvus和灵积（Dashscope）提供的通用千问大模型能力，快速构建一个...相关文档 更多关于Milvus的介绍，请参见 什么是EMR Serverless Milvus。更多关于Embedding和LLM模型的介绍，请参见 LangChain官方网站。
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 ...相关文档 更多关于Milvus的介绍，请参见 什么是EMR Serverless Milvus。更多关于EAS的介绍，请参见 EAS模型服务概述。更多关于Embedding和LLM模型的介绍，请参见 LangChain官方网站。
产品计费
什么是节省计划？节省计划可抵扣 qwen-turbo、qwen-plus的推理费用。享受最低9折 的优惠。具体折扣见购买页，点击 购买页面 查看 节省计划。怎么查看已开通的节省计划？点击阿里云账号的 用户中心-节省计划 可以查看开通及使用情况。
控制台发布记录
2023-05-26 什么是PolarDB MySQL标准版 2023年4月 功能名称 功能描述 发布时间 相关文档 新增固定规格集群的Serverless功能 您可以直接在已经购买的固定规格（普通）集群上开启Serverless功能，即可创建固定规格集群的Serverless功能。...
关键词感知检索
说明 Sparse Vector（稀疏向量），稀疏向量是指大部分元素为0，仅少量元素非0的向量。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...
基本概念
Sparse Vector（稀疏向量）Sparse Vector（稀疏向量），稀疏向量是指大部分元素为0，仅少量元素非0的向量。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...
混合查询最佳实践
对比传统的 文本+向量 多路召回，向量检索版中的稀疏-稠密向量是将稠密向量和稀疏向量嵌入组合为单个向量，而其中的稀疏向量是将文本向量化成稀疏向量，稠密向量是传统的向量。稀疏向量和稠密向量代表不同类型的信息并支持不同类型的搜索。...
向量动态量化
本文介绍向量检索服务DashVector动态量化功能和作用。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...
向量计算概述
Proxima简介 名词解释 特征向量：向量是一种将实体和应用代数化的一种表示，其将实体间的关系抽象成向量空间中的距离，而距离的远近代表着形似程度。例如：身高、年龄、性别、地域。向量检索：在特征向量数据集合中进行快速搜索和匹配的...
新建Collection
Shell#创建一个名称为quickstart、向量维度为4、#向量数据类型为float（默认值）、#距离度量方式为dotproduct（内积）的Collection#并预先定义三个Field，名称为name、weight、age，数据类型分别为string、float、int curl-XPOST \-H '...
向量检索
基本概念 特征向量 向量是一种将实体和应用代数化的表示。向量将实体间的关系抽象成向量空间中的距离，距离的远近代表相似程度。例如：身高、年龄、性别、地域等。在 AnalyticDB for MySQL 中，特征向量的数据类型为数组，仅支持固定长度数...
词向量（文娱）
点击这里确认开通状态：点击确认开通 支持语言：中文 支持领域：文娱领域 能力说明：词向量是一种简单有效的将最小语义单元 —— 词转化为数值表示的方法。通过词向量得到的数值表示的形式是高维稠密向量。这种数值表示的特点是语义相近的...
词向量（评论）
点击这里确认开通状态：点击确认开通 支持语言：中文 支持领域：评论领域 能力说明：词向量是一种简单有效的将最小语义单元 —— 词转化为数值表示的方法。通过词向量得到的数值表示的形式是高维稠密向量。这种数值表示的特点是语义相近的...
词向量（电商）
点击这里确认开通状态：点击确认开通 支持语言：中文 支持领域：电商领域 能力说明：词向量是一种简单有效的将最小语义单元 —— 词转化为数值表示的方法。通过词向量得到的数值表示的形式是高维稠密向量。这种数值表示的特点是语义相近的...
词向量（搜索）
点击这里确认开通状态：点击确认开通 支持语言：中文 支持领域：搜索领域 能力说明：词向量是一种简单有效的将最小语义单元 —— 词转化为数值表示的方法。通过词向量得到的数值表示的形式是高维稠密向量。这种数值表示的特点是语义相近的...
词向量（基础版）
点击这里确认开通状态：点击确认开通 支持语言：中文 支持领域：通用领域 能力说明：词向量是一种简单有效的将最小语义单元 —— 词转化为数值表示的方法。通过词向量得到的数值表示的形式是高维稠密向量。这种数值表示的特点是语义相近的...
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...
高维向量检索（PASE）
相比其他算法，IVFFlat算法具有以下优点：如果查询向量是候选数据集中的一员，那么IVFFlat可以达到100%的召回率。算法简单，因此索引构建更快，存储空间更小。聚类中心点可以由使用者指定，通过简单的参数调节就可以控制召回精度。算法参数...
高维向量检索（PASE）
相比其他算法，IVFFlat算法具有以下优点：如果查询向量是候选数据集中的一员，那么IVFFlat可以达到100%的召回率。算法简单，因此索引构建更快，存储空间更小。聚类中心点可以由使用者指定，通过简单的参数调节就可以控制召回精度。算法参数...
高效向量检索（PASE）
相比其他算法，IVFFlat算法具有以下优点：如果查询向量是候选数据集中的一员，那么IVFFlat可以达到100%的召回率。算法简单，因此索引构建更快，存储空间更小。聚类中心点可以由使用者指定，通过简单的参数调节就可以控制召回精度。算法参数...
Proxima向量计算
Proxima简介 名词解释 特征向量：向量是一种将实体和应用代数化的一种表示，其将实体间的关系抽象成向量空间中的距离，而距离的远近代表着相似程度。例如：身高、年龄、性别、地域。向量检索：在特征向量数据集合中进行快速搜索和匹配的...
TairVector混合检索实践
本文介绍基于Tair向量检索（Vector）实现条件过滤、向量检索、全文检索融合的混合检索方案。背景信息 大语言模型（Large Language Model,LLM）的发展使得文本、图片、音视频等非结构化数据都可以通过向量来表示其语义信息，基于向量的KNN...
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...
向量检索使用指南
本文介绍了向量检索的概念，以及以示例的形式来介绍如何使用向量检索功能。向量检索概念 向量检索（Vector Search）是一种基于向量空间模型的搜索技术，它利用机器学习（尤其是深度学习）生成的向量来表示文本、图片、视频或任何类型的数据...
使用Elasticsearch的向量近邻检索（kNN）功能
Elasticsearch 8.0及以上版本新增向量近邻检索k-nearest neighbor（kNN）search功能，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kNN search功能。背景信息 关于...
向量检索
AnalyticDB PostgreSQL版 提供完全按照相似度距离排序的精确检索（搜索速度较慢）和使用HNSW索引的近似索引检索（搜索速度快）两种向量检索方式。精确检索 完全按照相似度距离排序的暴力搜索。此方式需要比较每一个向量，因此它的搜索速度...
Vector
TairVector是 Tair 自研的扩展数据结构，提供高性能、实时，集存储、检索于一体的向量数据库服务。TairVector简介 TairVector采用多层Hash的数据结构，如下所示：TairVector提供了HNSW（Hierarchical Navigable Small World）和暴力搜索...
UpsertCollectionData-上传向量数据
上传向量数据到指定的向量集中。接口说明 注意 SDK 于 2023-11-8 日升级，从最大 512KB 数据请求量升级到 10MB。请使用最新版 SDK 或不低于此版本：Java：1.2.1 Go：v3.3.1 Python：3.3.1 调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，...
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...
CreateVectorIndex-创建向量索引
创建向量集的索引。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用，...
CreateCollection-创建向量数据集
创建向量数据集。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用，...
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