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能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
详细说明RAG(检索增强生成)旨在弥补大模型知识局限性、幻觉问题和数据安全性的不足。它通过向量搜索从私域数据库中检索相关信息,结合问题生成提示,使模型能提供准确答案。
本文将剖析向量数据库的基本原理、独特特征、广泛应用领域,并比较其与类似技术的异同。
如何构建自己的AI大模型应用?
向量数据库在处理高维数据和实现精准信息检索方面发挥关键作用,成为AI时代数据基础设施的核心部分。
大模型技术的发展,对向量检索模型起到了促进的作用,未来可能会把向量检索模型合并成大模型的一个子任务。
大模型技术的发展,对向量检索模型起到了促进的作用,未来可能会把向量检索模型合并成大模型的一个子任务。
本篇介绍的是为通用大模型增加专业业务能力的重要技术:向量数据库
本文介绍如何通过百川智能向量化模型将文本转换为向量,并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。
本文介绍如何通过Jina Embeddings v2模型将文本转换为向量,并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。
本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量,并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。
大模型时代,为什么要懂向量数据库?
本文初步将探讨大模型为数据库带来的机遇,以及数据库为大模型带来的价值,并展望了未来数据库与大模型的发展趋势。
简述为什么「检索增强」可以解决大模型的“幻觉”问题。
本文介绍向量检索服务如何通过控制台、SDK、API三种不同的方式检索向量。
本文将介绍如何快速上手使用向量检索服务DashVector。
向量数据库在底层是如何工作的,以及如何在高效的向量存储之上构建搜索?
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。
本文介绍如何将图片转换为向量,并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。
向量数据库在构建基于大语言模型的行业智能应用中扮演着重要角色。
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。
本文档演示如何从Milvus将Collection数据全量导出,并适配迁移至DashVector。
在自然语言处理任务中,词向量(Word Embedding)是表示自然语言里单词的一种方法,即把每个词都表示为一个N维空间内的点,即一个高维空间内的向量。通过这种方法,实现把自然语言计算转换为向量计算。
人工智能在各行各业的广泛应用,带来了令人振奋的机遇与可能,同时也给我们带来了全新的挑战。 在涉及大型语言模型、生成型AI以及语义搜索等应用领域,数据处理的高效性变得尤为重要。
详细了解大模型,向量数据库,prompt三者之间的关系
人工智能将继续快速发展,尤其是在语言模型领域,这些进步有望以前所未有的方式进行变革。
如果在一个技术方案中,存在寻找“相似”的场景,那么这个场景就有可能使用向量检索的技术方案。
本文总结了检索增强中一些重点考虑的问题和影响因素
向量检索服务DashVector同时支持Dense Vector(稠密向量)和Sparse Vector(稀疏向量),前者用于模型的高维特征(Embedding)表达,后者用于关键词和词频信息表达。DashVector可以进行关键词感知的向量检索,即Dense Vector和Sparse Vector结合的混合检索。
向量数据库为 AI 大模型全生命周期管理提质增效。
相较于发展起步较早的关系型数据库以及图数据库、键值数据库等,专门用于存储和管理向量数据的数据库,能对向量数据进行高效的操作。
本文主要对向量检索的概念、应用场景、距离计算方式和基础算法进行介绍,后续还将进一步分享向量检索的技术调研、测试、应用和思考。
随着数字时代将我们推进到一个以人工智能和机器学习为主导的时代,向量数据库已经成为存储、搜索和分析高维数据矢量的不可或缺的工具。本文将旨在全面介绍向量数据库,并介绍2023年可用的最佳向量数据库。
向量可以进行比较,如果将那些不可以比较的数据转换成为向量,且这些向量的分布和距离可以反映出实体的关系,那么就可以通过比较向量的关键进行检索,也就可以实现图搜图、文搜文的功能了。
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,接下拉我们将展示更丰富的多模态检索能力。
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。
再数据集里面可以找到相应的训练数据