摘要: 从Milvus迁移DashVector 本文档演示如何从Milvus将Collection数据全量导出,并适配迁移至DashVector。 阅读全文
posted @ 2024-09-05 16:08 DashVector 阅读(60) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 通过ModelScope开源多模态Embedding模型进行向量生成 本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的多模态表征开源模型进行多模态向量生成,并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。 阅读全文
posted @ 2024-09-05 16:06 DashVector 阅读(87) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ​ 本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope进行多模态向量生成,并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。 阅读全文
posted @ 2024-09-05 15:53 DashVector 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如何将文本转换为向量?(方法四) ​ 文本转换为向量有多种方式: 方法一:通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量(推荐) 方法二:通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量 方法三:通过Jina Embeddings v2模型将文本转换为向量 方法四:通过百川智能向量化模型将文本转换为向量 本文 阅读全文
posted @ 2024-07-16 16:41 DashVector 阅读(123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如何将文本转换为向量?(方法三) ​ 文本转换为向量有多种方式: 方法一:通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量(推荐) 方法二:通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量 方法三:通过Jina Embeddings v2模型将文本转换为向量 方法四:通过百川智能向量化模型将文本转换为向量 本文 阅读全文
posted @ 2024-07-16 16:40 DashVector 阅读(246) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: ​ 文本转换为向量有多种方式: 方法一:通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量(推荐) 方法二:通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量 方法三:通过Jina Embeddings v2模型将文本转换为向量 方法四:通过百川智能向量化模型将文本转换为向量 本文 阅读全文
posted @ 2024-07-16 15:09 DashVector 阅读(104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如何将文本转换为向量? ​ 本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量,并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。 模型服务灵积DashScope,通过灵活、易用的模型API服务,让各种模态模型的能力,都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API,开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力,也可 阅读全文
posted @ 2024-07-09 11:17 DashVector 阅读(86) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 向量检索服务应用场景 ​ 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。 电商智能搜索和偏好推荐场景 在电商智能搜索和偏好推荐场景中,向量数据库可以实现基于向量相似度的搜索和推荐功能。例如一个电商平台中包含了各种商品的图像和描述 阅读全文
posted @ 2024-07-09 11:15 DashVector 阅读(66) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ​ 本文主要介绍向量的基本概念,包括向量维度、距离度量方式、数据类型等,通过基本概念快速了解什么是向量,以及如何更好地使用向量检索服务。 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, 阅读全文
posted @ 2024-07-09 11:05 DashVector 阅读(182) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: DashVector + DashScope升级多模态检索 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 阅读全文
posted @ 2024-05-21 11:25 DashVector 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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