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。

 
 

    python中列向量 更多内容
  • 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) OpenSearch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pytho

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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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  • 句向量

    必选 说明 sentences Array of strings 是 文本表,文本长度为1~512,表大小为1~1000,文本编码为UTF-8,目前只支持中文。 domain String 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

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  • 创建向量索引

    fragment_num 段数,默认值为0,插件自动根据向量长度设置合适的段数。 取值范围:[0, 4096]。 导入向量数据 执行如下命令,导入向量数据。向“my_index”索引写入向量数据时,需要指定向量字段名称和向量数据。 向量数据输入格式为逗号分隔的浮点型数组时: POST my_index/_doc

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  • 创建向量索引

    fragment_num 段数,默认值为0,插件自动根据向量长度设置合适的段数。 取值范围:[0, 4096]。 导入向量数据 执行如下命令,导入向量数据。向“my_index”索引写入向量数据时,需要指定向量字段名称和向量数据。 向量数据输入格式为逗号分隔的浮点型数组时: POST my_index/_doc

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  • 文本向量化

    每次请求的用量统计。 表4 Embedding 参数 参数类型 描述 index Integer 向量向量的排序。 embedding Array of numbers 向量数组(Float类型)。 object String 固定值‘embedding’。 表5 usage

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  • 向量检索特性介绍

    向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、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。 原理说明 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

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  • 管理向量索引缓存

    管理向量索引缓存 CSS 向量检索引擎使用C++实现,使用的是堆外内存,该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现向量索引与Lucene其他类型索引一样,每一个segment构造并存储一份索引文件,在查询

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  • 向量数据类型

    boolvector不支持NULL、Nan、Inf作为元素,当向量中含有NULL值,数据库会报错。 boolvector不能为NULL,当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时,数据库会报错。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下: -- 创建含向量类型的表,同时设定数据维度。建表时向量类型必须要指定维度。 gaussdb=#

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  • 向量检索特性介绍

    向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、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。 原理说明 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

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  • 管理向量索引缓存

    管理向量索引缓存 CS S的向量检索引擎使用C++实现,使用的是堆外内存,该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现向量索引与Lucene其他类型索引一样,每一个segment构造并存储一份索引文件,在查询

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  • 向量数据类型

    boolvector不支持NULL、Nan、Inf作为元素,当向量中含有NULL值,数据库会报错。 boolvector不能为NULL,当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时,数据库会报错。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下: -- 创建含向量类型的表,同时设定数据维度。建表时向量类型必须要指定维度。 gaussdb=#

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  • 示例:向量场景

    示例:向量场景 import psycopg2 import os # 从环境变量获取用户名和密码。 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象。 conn=psycopg2.conn

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  • 向量距离计算接口

    向量距离计算接口 l2_distance 功能说明:计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型:floatvector 入参2的类型:floatvector 出参类型:float8 代码示例: gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2

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  • 向量操作函数接口

    向量操作函数接口 向量操作函数实现的功能包括:向量大小比较、向量加法、向量减法、向量按位乘法等。 inner_product 功能说明:计算两个向量的内积。 入参1的类型:floatvector 入参2的类型:floatvector 出参类型:float8 代码示例: gaussdb=#

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  • Python

    producer') 示例代码的参数说明如下,请参考收集连接信息获取参数值。 bootstrap_servers:实例连接地址与端口。 topic_name:Topic名称。 执行以下命令,运行生产消息的代码示例。 # Python 2.x版本 python producer.py

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  • Python

    requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供服务的过程,可能会涉及个人数据的使用,建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施,以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示,不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考,不构成任何要约或承诺。

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  • Python

    requests 在工程引入apig_sdk。 1 2 from apig_sdk import signer import requests 生成一个新的Signer,填入AK和SK。 本示例以AK和SK保存在环境变量为例,运行本示例前请先在本地环境设置环境变量HUAWE

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  • Python

    #APP接入地址(在控制台"应用管理"页面获取)+接口访问URI // 认证用的appKey和appSecret硬编码到代码或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量密文存放,使用时解密,确保安全; APP_KEY = "c8RWg3ggEcyd4D3p94bf3Y7x1Ile"

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  • Python

    交互式输入 否 填写交互式参数,即执行Python语句的过程,需要用户输入的交互式信息(例如密码)。交互式参数之间以空格分隔,Python语句根据交互情况按顺序读取参数值。 节点名称 是 节点名称,只能包含英文字母、数字、中文字符、划线、下划线、/、<>和点号,且长度小于等于128个字符。

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  • Python

    并使用Python执行此文件,升级pip,然后再执行以上命令安装。 获取并安装IntelliJ IDEA,如果未安装,请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA安装Python插件,如果未安装,请按照图1所示安装。 图1 安装Python插件 获取SDK

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