本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope将 文本转换为向量 ，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。 模型服务灵积DashScope，通过灵活、易用的模型API服务，让各种模态模型的能力，都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API，开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力，也可以对模型进行训练微调，实现模型定制化。 前提条件   DashVector：  已创建Cluster 已获得API-KEY 已安装最新版SDK    DashScope：  已开通服务并获得API-KEY 已安装最新版SDK    通用文本向量 简介 通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言...

本文主要介绍向量检索服务的基本概念、产品优势。 前置概念 阅读本文前，您可能需要了解如下概念：   什么是GPU？   什么是云原生？   什么是向量检索服务 向量检索服务DashVector基于通义实验室自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。DashVector将其强大的向量管理、向量查询等多样化能力，通过简洁易用的SDK/API接口透出，方便被上层AI应用迅速集成，从而为包括大模型生态、多模态AI搜索、分子结构分析在内的多种应用场景，提供所需的高效向量检索能力。 产品地址 产品首页：https://www.alibabacloud.com...

应用场景 本文为您介绍链接向量检索服务在电商智能搜索和偏好推荐、自然语言处理等AI问答系统、图库类网站多模态搜索、视频检索、分子检测与筛选等场景下的应用。 电商智能搜索和偏好推荐场景 在电商智能搜索和偏好推荐场景中，向量数据库可以实现基于向量相似度的搜索和推荐功能。例如一个电商平台中包含了各种商品的图像和描述信息，用户在搜索商品时，可以通过图像或者描述信息查询相关的商品，并且还希望能够实现推荐功能，自动向用户推荐可能感兴趣的商品。 用户只需要先将商品的图像和描述信息使用Embedding技术转换为向量表示，并将其存储到向量数据库中。当用户输入查询请求时，向量检索服务可以将其转换为向量表示，然后...

​ 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CLIP模型的中文版本，使用大规模中文数据进行训练（~2亿图文对），可用于图文检索和图像、文本的表征提取，应用于搜索、推荐等应用场景。DashVector：向量检索服务基于阿里云自研的向量引擎 Proxima 内核，提供具备水平拓展、全托管、云原生的高效向量检索服务。向...