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。
金融行业和运营商系统,业务除了在线联机查询外,同时有离线跑批处理,跑批场景比较注重吞吐量,同时基于数据库场景有一定的使用惯性,比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。
本文将介绍PolarDB-X对于向量化SIMD指令的探索和实践,包括基本用法及实现原理,以及在具体算子实现中的思考和沉淀。
基于 Stable Diffusion Serverless API 解决方案搭建 AI 文字生成应用,支持并发出图。
本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。
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本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。