11 2024 档案
本文主要介绍如何开通向量检索服务。
摘要：
本文介绍向量检索服务DashVector的产品规格，以帮助用户选择贴合自身业务场景的实例规格。
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本文介绍向量检索服务DashVector的产品规格，以帮助用户选择贴合自身业务场景的实例规格。
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摘要：
本文介绍如何在向量检索时将结果按照字段值进行分组返回。
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本文介绍如何在向量检索时将结果按照字段值进行分组返回。
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摘要：
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。 向量检索服务DashVector支持向量的动态量化，用户仅需
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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。 向量检索服务DashVector支持向量的动态量化，用户仅需
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摘要：
理解Partition 向量检索服务DashVector的Collection具有分区（Partition）的能力，同一个Collection下的Doc可通过不同的Partition进行物理和逻辑上的分区。各种Doc操作（如插入Doc、检索Doc等。若指定Partition，则该操作将限定在该指定的
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理解Partition 向量检索服务DashVector的Collection具有分区（Partition）的能力，同一个Collection下的Doc可通过不同的Partition进行物理和逻辑上的分区。各种Doc操作（如插入Doc、检索Doc等。若指定Partition，则该操作将限定在该指定的
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摘要：
本文主要介绍带关键词感知能力的向量检索服务的优势、应用示例以及Sparse Vector生成工具。 背景介绍 关键词检索及其局限 在信息检索领域，"传统"方式是通过关键词进行信息检索，其大致过程为： 对原始语料（如网页）进行关键词抽取。 建立关键词和原始语料的映射关系，常见的方法有倒排索引、TF-I
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本文主要介绍带关键词感知能力的向量检索服务的优势、应用示例以及Sparse Vector生成工具。 背景介绍 关键词检索及其局限 在信息检索领域，"传统"方式是通过关键词进行信息检索，其大致过程为： 对原始语料（如网页）进行关键词抽取。 建立关键词和原始语料的映射关系，常见的方法有倒排索引、TF-I
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摘要：
向量检索服务DashVector支持条件过滤和向量相似性检索相结合，在精确满足过滤条件的前提下进行高效的向量检索。
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向量检索服务DashVector支持条件过滤和向量相似性检索相结合，在精确满足过滤条件的前提下进行高效的向量检索。
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摘要：
向量检索服务DashVector在设计上支持Schema Free。
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向量检索服务DashVector在设计上支持Schema Free。
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摘要：
本文为您介绍向量检索服务在电商智能搜索和偏好推荐、自然语言处理等AI问答系统、图库类网站多模态搜索、视频检索、分子检测与筛选等场景下的应用。
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本文为您介绍向量检索服务在电商智能搜索和偏好推荐、自然语言处理等AI问答系统、图库类网站多模态搜索、视频检索、分子检测与筛选等场景下的应用。
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