开发者社区 > 大数据与机器学习 > 智能搜索推荐 > 正文

基于OpenSearch向量检索版+大模型,搭建对话式搜索-阿里云开发者社区,这里面的向量查询性能?

基于OpenSearch向量检索版+大模型,搭建对话式搜索-阿里云开发者社区,这里面的向量查询性能数据是怎么测试出来的?有没有指导文档,我们业务选型,需要测试其他维度的性能

展开
收起
真的很搞笑 2023-08-08 17:13:56 298 0
2 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 北京阿里云ACE会长

    数据集准备:准备一个适当的数据集,包含您要进行向量检索的数据。确保数据集的规模和特点能够覆盖您实际业务中的使用情况。

    查询负载定义:定义一组代表实际使用场景的查询负载。这些查询应该包括不同类型和复杂度的向量查询,以及一般的文本查询。确保包含典型的查询模式和数据分布。

    性能指标定义:确定您关心的性能指标,例如查询响应时间、查询吞吐量、资源利用率等。这些指标将帮助您评估不同方案之间的性能差异。

    测试环境搭建:搭建一个与生产环境相似的测试环境,包括硬件资源、网络配置和软件版本等。确保测试环境具备足够的性能和稳定性。

    性能测试方案:使用选定的查询负载,进行性能测试。可以使用自动化工具或编写测试脚本来模拟并执行查询请求。记录和分析测试结果,包括查询响应时间、吞吐量和系统资源使用情况等。

    压力测试和扩展性:通过逐步增加并发查询量,进行压力测试,以评估系统在高负载下的性能表现。可以尝试不同的并发量和查询模式,观察系统的响应情况和资源利用率。

    比较和评估:根据测试结果,比较不同方案的性能表现,包括向量检索算法、硬件配置、索引策略等。综合考虑各个方面的性能指标,并结合实际业务需求,选择最适合的方案。

    2023-08-13 21:55:07
    赞同 展开评论 打赏
  • 这里的性能是采用相关机器和相同数据集进行的测试,如果需要选型试用可以单聊沟通下相关配置信息,方便测试,此回答整理自钉群“推荐与搜索技术交流群3”

    2023-08-09 07:53:54
    赞同 展开评论 打赏

智能推荐(Artificial Intelligence Recommendation,简称AIRec)基于阿里巴巴大数据和人工智能技术,以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀,为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务,助力在线业务增长。

相关产品

  • 智能开放搜索 OpenSearch
  • 相关电子书

    更多
    《开放搜索统一召回引擎实践》 立即下载
    《开放搜索查询分析服务架构分享》 立即下载
    《开放搜索在智能化行业搜索和业务增长领域的应用实践》 立即下载