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【Havenask实践篇】完整的性能测试
Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎,深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。性能测试的目的在于评估搜索引擎在各种负载和条件下的响应速度、稳定性。通过模拟不同的用户行为和查询模式,我们可以揭示潜在的瓶颈、优化索引策略、调整系统配置,并确保Havenask在用户数量激增或数据量剧增时仍能保持稳定运行。本文举例对Havenask进行召回性能测试的一个简单场景,在搭建好Havenask服务并写入数据后,使用wrk对Havenask进行压测,查看QPS和查询耗时等性能指标。
阿里云OpenSearch RAG混合检索Embedding模型荣获C-MTEB榜单第一
阿里云OpenSearch引擎通过Dense和Sparse混合检索技术,在中文Embedding模型C-MTEB榜单上拿到第一名,超越Baichuan和众多开源模型,尤其在Retrieval任务上大幅提升。
【Havenask实践篇】搭建文本检索服务
Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎,深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。本文举例数据库检索加速的一个简单场景,使用Havenask对数据库的文本字段建立倒排索引,通过倒排检索列提高检索性能,缩短检索耗时。
【一文读懂】基于Havenask向量检索+大模型,构建可靠的智能问答服务
Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎,深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内的几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask作为一款高性能的召回搜索引擎,应用在向量检索和LLM智能问答场景的解决方案和核心优势。通过Havenask向量检索+大模型可以构建可靠的垂直领域的智能问答方案,同时快速在业务场景中进行实践及应用。
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6月前
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【优化篇】telegraf+shell脚本实现秒级的服务状态异常监测与告警
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