云搜索服务 CSS 

 

云搜索服务是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口。它可以帮助网站和APP搭建搜索框,提升用户寻找资料和视频的体验;还可以搭建日志分析平台,在运维上进行业务日志分析和监控,在运营上进行流量分析等等。

 
 

    机器学习向量检索 更多内容
  • 向量检索

    向量检索 场景描述 向量检索的集群规划 创建向量索引 向量查询 向量检索的性能调优 (可选)预构建与注册 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例(Python) 向量检索的客户端代码示例(Java) 使用PV_GRAPH向量索引 父主题: 集群增强特性

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  • 向量检索的集群规划

    PH索引所需堆外内存大小约为: 同时考虑到堆内存的开销,单台“8U 16G”规格的机器可以满足该场景的需求。如果实际场景还有实时写入或更新的需求,则需要考虑申请更大的内存规格。 父主题: 向量检索

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  • 向量检索的性能调优

    向量检索的性能调优 写入性能优化 关闭副本,待数据导入完成后再开启副本,减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大,避免频繁刷新索引生成大量小的segments,同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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  • 向量检索的客户端代码示例(Python)

    向量检索的客户端代码示例(Python) Elasticsearch提供了标准的REST接口,以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例,介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装py

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  • 向量检索的客户端代码示例(Java)

    向量检索的客户端代码示例(Java) Elasticsearch提供了标准的REST接口,以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例,介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖,此处以7

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  • DPR算法向量化条目检索(API名称:aiDpr/match)

    DPR算法向量化条目检索(API名称:aiDpr/match) 功能介绍 用于矿山安全管理系统向量化条目检索 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token,再调用其他接口时,需要在请求消息头中添加“Authorization”,其值即为Token。 URL

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 应用场景

    数据库查询加速场景 向量检索 云搜索 服务支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 高效可靠:华为云向量检索引擎,提供优秀的搜索性能以及分布式容灾能力。 索引丰富:支持多种索引算法及相似度度量方式,满足各类应用场景及需求。 “0”学习成本:完全兼容开源ES语法与生态。

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  • 全文检索

    redisSetting:redis 连接配置,这个配置非常重要,一定要配置 maxPageNumber:索引分页查询可以查询的最大页数,建议不要配置太大 NULLREPLAY:机器人默认不知道的回答内容,以封号隔开 图3 数据库配置文件 部署验证 访问地址:http://loca

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  • 检索文件

    检索文件 背景信息 恶意文件是指在计算机系统上执行恶意任务的病毒、蠕虫或者木马等。恶意文件广泛存在于网络传输中,对网络安全构成一定的威胁,可能对通信系统服务器和文件接收终端造成破坏。 文件类威胁是指基于文件维度衍生或积累的数据。 操作步骤 登录华为乾坤控制台,选择“ > 我的服务

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  • 日志检索

    日志检索 您可以通过本操作设置条件进行日志查询。 前提条件 已完成日志接入。 已完成创建导流任务。 操作步骤 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击,选择“运维 > 监控服务(ServiceInsight)”。 选择左侧导航栏的“日志 > 日志检索”。 在日志检索页面可以设置筛选条件,检索目标日志。

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  • 配置检索

    配置检索 推荐管理 重建业务索引 重建技术索引 父主题: 模型地图(旧版)

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  • 向量查询

    向量查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段,提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size(topk)条数据。 POST my_index/_search { "size":2, "_source": false, "query":

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  • 创建向量索引

    enabled 是否开启堆外内存熔断。 默认值:true。 native.cache.circuit_breaker.cpu.limit 向量索引堆外内存使用上限。 假设使用128GB内存的机器且堆内存大小为31GB,默认堆外内存使用上限为(128 - 31) * 45% = 43.65GB,

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  • 创建数据预处理作业

    失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1, 0, 0]表示,1用向量[0,1,0]表示,2用向量[0, 0, 1]表示,此即为onehot编码。

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  • 场景描述

    向量检索从本质上讲,其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能,通常需要解决以下两个问题: 减少候选向量集 和传统的文本检索类似,向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配,传统文本检索是通过倒排索引来过滤掉无关文档,而向量检索是通过对向量建立索引结构来绕过不相关的向量,减小需要考察的范围。

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  • 句向量

    否 计算句向量时使用的模型名,目前只支持general,默认为general。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数名 参数类型 说明 vectors Array of floats 句向量结果列表,按输入句子顺序返回句向量,句向量维度默认为100。 error_code

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  • 检索共享邀请

    检索共享邀请 功能介绍 通过条件检索资源共享邀请。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/resource-share-invitations/search

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  • 检索威胁信息

    检索威胁信息 检索IP 检索 域名 检索文件 检索漏洞 父主题: 用户指南

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  • 多模态检索

    当前一个用户只支持配置一个视频库。 视频检索 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > 多模态检索”。 单击多模态检索任务操作栏中的“检索”,在检索弹出框中填写基本信息。 图2 视频检索 检索输入:当检索类型为“文本”时,请输入检索文本;当检索类型为“视频”时,上传一个视频文件,文件大小不能超过5MB。 检索类型:可选择“文本”和“视频”。

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