向量检索服务-DashVector

向量检索服务DashVector同时支持Dense Vector（稠密向量）和Sparse Vector（稀疏向量），前者用于模型的高维特征（Embedding）表达，后者用于关键词和词频信息表达。

向量检索服务DashVector在设计上支持Schema Free，在插入Doc、更新Doc、插入或更新Doc时，可设置任意KeyValue结构的字段(Field)

本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope进行多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。

本文为您介绍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。

本文主要介绍向量的基本概念，包括向量维度、距离度量方式、数据类型等，通过基本概念快速了解什么是向量，以及如何更好地使用向量检索服务。

基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级。

本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合ModelScope上的中文CLIP多模态检索模型，构建实时的“文本搜图片”的多模态检索能力。

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。

本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合灵积模型服务上的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。