05 2024 档案
摘要:
本教程在前述教程(DashVector + ModelScope玩转多模态检索)的基础之上,基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级,接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。 DashVector + ModelS
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
摘要:
本教程演示如何使用向量检索服务(DashVector),结合ModelScope上的中文CLIP多模态检索模型,构建实时的“文本搜图片”的多模态检索能力。作为示例,我们采用多模态牧歌数据集作为图片语料库,用户通过输入文本来跨模态检索最相似的图片。 整体流程 主要分为两个阶段: 图片数据Embeddi
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
摘要:
本教程演示如何使用向量检索服务(DashVector),结合LLM大模型等能力,来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力,以及文本向量生成等能力,这里基于灵积模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入。 背景及实现思路 大语言模型(LLM)作为自然语言处理领域
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