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） 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） 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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向量检索的客户端代码示例（Java） 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OpenSearch

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交替最小二乘的矩阵分解推荐”为例进行创建，如图2所示。 图2 召回策略 表2 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐参数说明 参数 说明 名称 根据业务自定义命名。 描述 根据业务自定义。例如，这是一个测试策略。 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度

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作时，通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析，行存表转换为向量化执行，会产生转换的开销，导致性能下降。而上述操作的表达式计算、join操作、聚集操作转换为向量化执行之后，能够获得性能提升。所以查询转换为向量化执行后，性能是否提升，取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。

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作时，通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析，行存表转换为向量化执行，会产生转换的开销，导致性能下降。而上述操作的表达式计算、join操作、聚集操作转换为向量化执行之后，能够获得性能提升。所以查询转换为向量化执行后，性能是否提升，取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。

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在Elasticsearch集群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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们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括 自然语言处理 、 机器翻译 、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模

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DPR算法向量化条目添加（API名称：aiDpr/add） 功能介绍 用于矿山安全管理系统向量化条目添加 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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DPR算法向量化条目修改（API名称：aiDpr/update） 功能介绍 用于矿山安全管理系统向量化条目修改 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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Elasticsearch向量检索的性能测试和比较 应用场景 云搜索服务 的向量检索引擎提供了全托管、高性能的分布式向量数据库服务。为了方便用户在业务场景进行向量搜索的性能压力测试，为产品选择和资源配置提供准确的参考依据，本文提供了基于开源数据集和开源压力测试工具的Elasticsearch向量检索的性能测试方案。

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DPR算法向量化条目删除（API名称：aiDpr/delete） 功能介绍 用于矿山安全管理系统向量化条目删除 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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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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用户自定义的评测指标包含通过，不通过等结果，将该结果写入到eva.proto中的Evaluation类中，然后通过文件Open的形式打开评测pb路径，将评测结果写成评测pb文件。 写成评测pb文件后，延时评测镜像的工作就完成了，仿真平台的控制程序在运行自定义评测容器时会主动将评测pb文件上传到对象存储中，前端通

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dotProduct？ 使用向量功能时，由于原生Elasticsearch向量功能是在x-pack插件中，目前 云搜索 服务没有集成x-pack组件。因此，Elasticsearch集群原生的script dotProduct无法执行。 推荐采用云搜索服务的向量检索功能。该功能依托于 CS

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Engineering）仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。 CAE仿真时产生的矩阵方程可以输入数值计算求解器，通过内置的各求解器以及底层算子，求得问题的解，如图1。 图1 数值计算求解示意图

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查询数据的搜索方式。 元数据搜索：非向量字段的条件查询。 向量搜索：基于向量相似性查找最匹配的向量。 向量字段 仅当“搜索方式”选择“向量搜索”时可见。 填写需要查询的相似向量，注意向量的类型和维度。 Top K 仅当“搜索方式”选择“向量搜索”时可见。 返回与查询向量最相似的前K个结果，K为数值，例如：5。

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时间和资源。 搜索大模型 文本向量模型 支持将文本转化为用数值表示的向量形式用于语义检索。 文本精排模型 可更加精准找到相关文本，不同于向量模型输出向量，直接计算query和doc的相关性更加准确，可用于对向量召回结果的重新排序。 GuassDB向量数据库 基于Elasticsearch的华为云自研向量检索引擎。

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协议防攻击 产品对外发布资料中配套提供通信矩阵，通信矩阵列出可以开启或者关闭的服务和端口，以及开启和关闭的条件，未在通信矩阵中列出的服务和端口不会开启。 通信端口矩阵中记录如下信息：该产品开放的端口、该端口使用的传输层协议、通过该端口与对端通信的对端网元名称、该端口使用的应用层协

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，后续流转过程中均会给出警示的提示 图1 内控矩阵控制点档案 图2 智能校验结果 当内控矩阵控制点档案中的管控指标发生变化时，系统可立即调用新的指标项进行校验，并给出新的校验结果。 图3 调整后的内控矩阵控制点档案 图4 调整控制点档案后的智能校验结果 主观类管控点在对管控部门的

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