在当今 GPT 技术盛行的时代,大模型推动了向量检索技术的迅猛发展。向量检索相较于传统的基于关键词的检索方法,能够更精准地捕捉数据之间的语义关系,极大提升了信息检索的效果。特别是在自然语言处理、计算机视觉等领域,向量能够将不同模态的数据在同一空间中进行表达和检索,推动了智能推荐、内容检索、RAG 和知识库等应用的广泛普及。阿里云表格存储(Tablestore)的多元索引提供了向量检索能力。表格存储是一款 Serverless 的分布式结构化数据存储服务,诞生于 2009 年阿里云成立时,主要特点是分布式、Serverless 开箱即用、按量付费、水平扩展和查询功能丰富和性能优秀等。
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节,其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战,模型训练环节需解决推理准确性问题,AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战,阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力,并升级数据索引功能支持向量检索,助力构建多模态检索应用。此外,还介绍了Serverless数据处理方案,可日均处理百亿级别文件,通过OSS数据索引能力,客户能快速构建RAG检索增强,同时实现多模态检索的搭建,显著提升AI应用的效能和用户体验。
通过一系列优化,我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%,已基本和 Parquet x Spark 持平,本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
本文介绍了 SLS 基本能力,并和开源自建 ELK 做了对比,可以看到 SLS 相比开源 ELK 有较大优势。
目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样,如果只是简单的读入日志数据,将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据,将大幅提升数据的可用性,方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...
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