Snap插件进行“代码续写”和“研发知识问答”场景下，可以增强其准确性。 图1 RAG知识库整体架构 知识库：知识的集合，按照实际使用维度进行划分，通常基于知识库进行检索召回。接口和数据库都采用UTF-8字符集编码。 资产：知识库的二级目录，可按照知识来源划分。 文件：知识载体，知识的导入到检索的端到端效果，需

查看更多 →

根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指标为召回率（Recall）、精确率（Precision）、准确率（Accuracy）与F1值（F1 Score）。下表为具体说明： 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正

查看更多 →

invalid. 规则引擎源端数据不合法 检查规则引擎源端数据 400 RML.0501 The rule engine does not exist. 规则引擎不存在 添加规则引擎 400 RML.0502 Invalid rule engine ID. 规则引擎ID无效 检查规则引擎ID

查看更多 →

objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品

查看更多 →

设备集成 设备集成支持哪些通信协议？ 为什么我的设备不能接入设备集成？ 为什么规则引擎的数据目的端未收到设备发送的消息？

查看更多 →

生成候选集的最大长度，每次计算更新的候选集中的个数不会超过最大值。 默认50。 候选集的召回策略 召回候选集的策略。 兴趣标签召回候选集：根据用户画像的兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集：根据用户实时操作的物品的标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中的兴趣宽度，值越小候选集中的类型越少。

查看更多 →

需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在 ModelArts Pro 控制台选择“HiLens安全帽检测”可

查看更多 →

训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

查看更多 →

第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标： f1-score：F1分数同时考虑精确率和召回率，让两者同时达到最高，取得平衡。 precision：精确率，又被称为查准率，是针对预测结果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。

查看更多 →

设备接入服务 如何获取设备数据？ 设备接入服务获取设备数据，需要通过规则引擎，将数据转发至其他服务获取。例如转发至OBS存储，转发至DIS或DMS后再发送至应用 服务器 。 需要注意的是设备接入服务不解析数据，若设备采用二进制上报数据，则平台进行码流base64封装后再转发。 父主题：

查看更多 →

离线作业 离线作业简介 组合作业 数据质量 特征工程 召回策略 排序策略 过滤规则 效果评估 管理离线作业 删除离线作业 父主题： 用户指南（旧版）

查看更多 →

description 否 String 知识库描述 retrieval_status 是 String 知识库召回状态，枚举值：ENABLE（启用召回）、DISABLE（禁用召回） knowledge_data_sets 是 Array of KnowledgeDataSet objects

查看更多 →

向量数据库函数与操作符 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 相似文档排序召回检索函数和操作符 父主题： 函数和操作符

查看更多 →

objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品

查看更多 →

的精准需求。 降低成本，减少人力支出投入。 自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。

查看更多 →

训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

查看更多 →

需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在华为HiLens控制台选择“HiLens安全帽检测”技能模板新建技能，并训练模型，详情请见训练模型。

查看更多 →

训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

查看更多 →

训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车盘识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

查看更多 →

训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

查看更多 →

算法介绍及参数说明 召回策略 过滤规则 排序策略-离线特征工程 排序策略-离线排序模型 在线服务 效果评估 父主题： 自定义场景

查看更多 →