发布时间:2024-05-24 14:05:00
本教程演示如何使用向量检索服务(dashvector),结合llm大模型等能力,来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中llm大模型能力,以及文本向量生成等能力,这里基于上的通义千问 api以及embedding api来接入。......【阅读全文】
发布时间:2024-05-24 14:02:13
本教程演示如何使用向量检索服务(dashvector),结合llm大模型等能力,来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中llm大模型能力,以及文本向量生成等能力,这里基于灵积模型服务上的通义千问 api以及embedding api来接入。......【阅读全文】
发布时间:2024-05-24 11:48:46
本教程演示如何使用向量检索服务(dashvector),结合上的embedding api,来从0到1构建基于文本索引的构建 向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说,我们将基于qq 浏览器搜索标题语料库(:qq browser query title corpus)进行实时的文本语义搜索,查询{banned}最佳相似的相关标题。......【阅读全文】
发布时间:2024-05-24 11:36:21
本文主要介绍通过dashvector和modelscope中的chinese clip模型实现文搜图、图搜图等功能,同时结合dashtext sdk实现sparse vector dense vector混合检索,熟悉sparse vector的使用方法,提高检索效率。1 准备工作1.1 基本概念chinese clip:为模型的中文版本,使用.........【阅读全文】