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。

 
 

    矩阵写成向量 更多内容
  • 颜色矩阵

    颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵:下表中,各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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  • 矩阵量表

    矩阵量表 矩阵量表用于形象地评估对事物的喜好程度。 在表单开发页面,从“数据组件”中,拖拽“矩阵量表”组件至表单设计区域,如图1。 图1 矩阵量表 如图2所示,使用矩阵量表对车辆进行评分。 图2 矩阵量表配置示例 显示名称:该组件在页面呈现给用户的名称,可以设置为中文,也可以设置为英文。

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  • 句向量

    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 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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  • 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”索引中写入向量数据时,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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  • SDK功能矩阵

    SDK功能矩阵 Java、Python、C、.NET、Node.js、Android SDK对OBS各接口的支持情况请参见表1。 iOS、PHP、Go、BrowserJS SDK对OBS各接口的支持情况请参见表2。 表1 OBS SDK功能矩阵1 接口类型 接口名 函数名/特性归属函数名

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  • DLI SDK功能矩阵

    DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java

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  • 文本向量化

    文本向量化 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量,多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST /v1/embeddings 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Authorization 是 String AI原生应用引擎鉴权API

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  • 修改主机集群权限矩阵

    修改主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id修改主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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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 在向量插件实现中,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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  • 查询主机集群权限矩阵

    查询主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id查询主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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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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  • 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 # 从环境变量中获取用户名和密码。 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象。 conn=psycopg2.conn

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  • 使用向量索引搜索数据

    使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 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。

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  • 向量化执行引擎

    向量化执行引擎 GS_232010001 错误码: [SonicHashJoin]: The memory of the current statement is not controlled. 解决方案:请设置hashjoin_spill_strategy为0-2。 level:

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  • 向量数据库参数

    robes相同,只有向量索引为双层索引时生效,可以有效加速查询速度,推荐设置为索引创建时参数ivf_nlist2的1/4~1/2之间。建议在使用中通过实验获得最优的参数配置。 enable_vectordb 参数说明:表示是否允许创建向量索引,是否允许对向量索引增加、修改和查询。

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  • Hive是否支持向量化查询

    Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时,为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常? 回答 当前Hive不支持向量化执行,向量化执行有很多社

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  • 向量函数和操作符

    向量函数和操作符 floatvector支持向量类型和数组类型之间的数据转换,同时支持特定格式的字符串转换成向量类型。 array<->floatvector:数据类型转换中向量数据类型可以和相对应的数组类型进行自由转换;floatvector向量的成员数据类型为浮点型。 string

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  • 查询应用实例级/项目级权限矩阵

    查询应用实例级/项目级权限矩阵 功能介绍 查询应用实例级/项目级权限矩阵,传递app_id时,查询应用实例级权限矩阵;未传app_id,传递project_id时,查询应用项目级权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/applications/permissions

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