本文介绍如何为向量检索服务开通服务关联角色，用于授权向量检索服务访问专有网络资源。
本文主要介绍如何开通向量检索服务。
本文档演示如何从Milvus将Collection数据全量导出，并适配迁移至DashVector。
本文介绍向量检索服务DashVector的产品规格，以帮助用户选择贴合自身业务场景的实例规格。
本文介绍如何在向量检索时将结果按照字段值进行分组返回。
本文介绍向量检索服务DashVector动态量化功能和作用。
分区Partition详细介绍
随着人工智能技术日新月异的发展，语义理解Embedding模型能力的不断增强，基于语义Embedding的向量检索召回关联信息的方式逐渐成为主流。
向量检索服务DashVector支持条件过滤和向量相似性检索相结合，在精确满足过滤条件的前提下进行高效的向量检索。
向量检索服务DashVector在设计上支持Schema Free，在插入Doc、更新Doc、插入或更新Doc时，可设置任意KeyValue结构的字段(Field)
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。
本文将介绍如何快速上手使用向量检索服务DashVector。
本文介绍DashText进阶使用方法。
DashText，是向量检索服务DashVector推荐使用的稀疏向量编码器（Sparse Vector Encoder），DashText可通过BM25算法将原始文本转换为稀疏向量（Sparse Vector）表达，通过DashText可大幅度简化使用DashVector关键词感知检索能力。
本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的视觉表征模型将图片转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。
本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope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。
本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的多模态表征开源模型进行多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。
本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope进行多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。
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。
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。
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。
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。电商智能搜索和偏好推荐场景在电商智能搜索和偏好推荐场景中，向量数据库可以实现基于向量相似度的搜索和推荐功能。例如一个电商平台中包含了各种商品的图像和描述信息，用户在搜索商品时，可以通过图像或者描述信息查询相关的商品，并且还希望能够实现推荐功能，自动
本文主要介绍向量的基本概念，包括向量维度、距离度量方式、数据类型等，通过基本概念快速了解什么是向量，以及如何更好地使用向量检索服务。向量的基本概念在AI领域，向量是描述对象特征的抽象表达。以DashScope上通用文本向量模型为例，通过输入一段文本，通用文本向量模型会将这段文本变成一个向量，将文本变成向量的过程叫 Embedding。调用示例输入文本：“衣服的质量杠杠的，很漂
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，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。DashVector + ModelScope 玩转多模态检索DashScopeONE-PEACE多模态模型整体流程主要分为两个阶段：多模态
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合ModelScope上的中文CLIP多模态检索模型，构建实时的“文本搜图片”的多模态检索能力。作为示例，我们采用多模态牧歌数据集作为图片语料库，用户通过输入文本来跨模态检索最相似的图片。整体流程主要分为两个阶段：图片数据Embedding入库。将牧歌数据集通过中文CLIP模型Embedding接口转化为高维向量，然后写入DashVecto
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 以及Embedding 来接入。背景及实现思路大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域的核心技术，具有丰富的自然语言处理能力。但其训练语料库具有一定的局限性，一般由普适知识、常识性知识，如维
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合灵积模型服务上的Embedding ，来从0到1构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说，我们将基于 浏览器搜索标题语料库（QBQTC： Browser Query Title Corpus）进行实时的文本语义搜索，查询最相似的相关标题。什么是 Embedding简单来说，Embedding是一个多维向
本文主要介绍通过DashVector和ModelScope中的Chinese Clip模型实现文搜图、图搜图等功能，同时结合DashText SDK实现sparse vector+dense vector混合检索，熟悉sparse vector的使用方法，提高检索效率。
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