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同等预算，向量检索吞吐最高约52倍！阿里云 Milvus EAGLE 内存索引性价比实测-阿里云开发者社区
…引，适合查询频繁、对延迟要求较高的业务。 这组测试使用 Cohere 10M 数据集，共 1,000 万条 768 维 float 向量，实例为单机性能增强型 64CU。 TopK 是每次返回的近邻数量。返回 10 个结果时，峰值约为每秒 12.79 万条查询向量；返回 100 个结果时，仍有约 2.54 万。这里沿用图中的 VPS，即每秒查询向量数。 另一组测试按月费 1,0…
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开源大数据平台 E-MapReduce-最新-阿里云开发者社区-阿里云
…并跑通从视频抽帧、数据清洗到高质量样本提取的完整链路。 Stella 2.2 面向 AI 时代的数据基础设施，打通“多模态数据处理—向量化与理解—多路检索—分析消费”的完整闭环。无论数据沉淀在 Paimon 湖表，还是 StarRocks 存算分离内表，都可以在统一 SQL 入口下组合结构化分析、全文检索、向量检索与 AI Function，服务智能驾驶、具身智能、内容与商品理…
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检索分析服务 Elasticsearch版-最新-阿里云开发者社区-阿里云
…工作台搭建AI语义搜索。 本实验通过简易快速的阿里云相关组件和开源模型部署，通过1小时的动手实操，搭建基于Elasticsearch向量检索的以文搜图的搜索服务原型。 倍思科技联合阿里云，以Agentic Search与Elasticsearch构建VOC洞察系统：将多源数据经模型分析后注入企业知识库，结合业务规则、上下文与记忆，实现精准召回与可信报告生成，让AI真正理解业务、…
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实时数仓 Hologres-最新-阿里云开发者社区-阿里云
…吐与低资源开销，适用于近实时报表、海量日志分析等场景。 HSAP 2.0是Hologres提出的混合搜索与实时分析架构，首次将全文/向量检索与OLAP能力深度集成，实现“边查边算”。支持一条SQL完成语义匹配、结构化过滤与多维聚合，消除ETL延迟，保障强一致性，让检索系统从信息工具跃升为驱动商业决策的实时洞察引擎。 阿里云Hologres深度集成百炼大模型平台，推出AI Fun…
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关系型数据库-最新-阿里云开发者社区-阿里云
…整的前端应用。欢迎搜索钉钉群号 87370039661 入群与主讲老师交流~ RDS MySQL DuckDB分析实例以列式存储与向量化计算为核心，实现复杂分析查询性能百倍跃升，为企业在海量数据规模场景下提供实时分析能力，加速企业数据驱动型决策效能。 简介：本文介绍了在AI时代背景下，如何通过阿里云瑶池推出的全托管Supabase服务快速构建现代应用。该服务基于…
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数据库-最新-阿里云开发者社区
…资产真正沉淀于企业，避免因人员流动造成损失。 阿里云Lindorm具身智能数据方案，以宽表统一管理视频元数据、标注与状态，集成搜索/向量/计算引擎，支持PySpark DataFrame清洗与端到端闭环，高效支撑每日新增视频的标注、检索与训练集构建。 本文详解企业多端（PC后台/小程序/App）数据同步方案：通过统一服务端、数据库与接口标准保障数据一致性；结合WebSocket…
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美团搜索3.0：LLM 语义表征在排序模型的探索与应用 | 美团 · 技术团队
…地探索了 LLM 在精排模型中的应用，核心方向是用 LLM 为搜索词（Query）、商家（POI）和商品（Deal）生成高质量的语义向量表征，将语义匹配信息以 cosine 相似度的形式注入排序模型，弥补传统特征在语义理解上的不足。经过三期迭代，累计完成 3 个 Launch Review（LR），均已完成全量上线，带来了显著的线上收益。 下图展示了三期技术演进的整体脉络。每一…
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智能互动 Agent 在快手商业场景的落地实践 - InfoQ
…做一个对比：原来的索引库方案，知识更新有滞后，而且刷库时间很长。如果我们有一亿商品，每个商品下面二十到三十张图，全量刷库的量非常大。向量模型想换一个，要先做 AB 实验，就要全量刷一遍，推全再全量刷一遍，这个计算量非常庞大。所以我们把所有的计算都放在在线完成：用户问题来了，把商品下所有图片取下来，在线做相关性检索，二十张图里检索一到两张最相关的，再给下游稍大一点的模型做推理。这…
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NoSQL数据库-最新-阿里云开发者社区-阿里云
…air、多模数据库 Lindorm、MongoDB 版。 MongoDB 8.0 在性能优化、工作负载管理、数据库扩展、安全性增强及向量搜索能力等方面实现了多项突破。新版本大幅提升主从复制效率，降低延迟，并支持灵活的分片迁移与在线重分片。同时，新增 query shape 和持久化索引过滤器功能，帮助用户精细化管理高并发场景。此外，社区版引入全文与向量搜索，助力 AI 应用开发…
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研究方向/项目 - 彭煜玮
…DB）和数据库系统支撑人工智能应用（DB4AI）开展研究，重点关注智能查询优化、学习增强型数据库系统、数据库智能测试、多模数据管理和向量数据库等方向。 面向数字人文和中华优秀传统文化传承，围绕族谱资源数字化、协同管理、智能标注、知识组织和知识服务开展研究，探索数据库系统、人工智能与知识图谱等技术在族谱大数据管理中的融合应用，构建覆盖数据采集、知识抽取、分析与服务全过程的数字族谱…
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