公有云IDC与业务距离远,延迟要求难以满足。 私有化架构弹性差,且不易随业务需求扩展,在业务成本和敏捷度难以兼顾。 LCC优势 LCC通过将用户数据部署在业务本地的方式,满足数据敏感性和合规要求。 LCC可部署在用户指定地点,物理距离近,延时低,及时响应业务需求。 LCC具备公有云的高弹性,资源多,扩容快。
box) 获取与包围盒相交点的距离,如果不相交,返回-1 Parameters BoundingBox | box : 包围盒 Returns float : 与相交点的距离,如果不相交,返回-1 sample: local distance = ray:intersects(box) if distance > 0 then ... end
支持如下距离类型 L2:欧几里得距离 IP:内积距离 COSINE:余弦距离 注:当使用COSINE距离时,用户需要自行对相关向量进行归一化操作,未经归一化的向量将导致search结果不准确 可选 params object {6} 向量索引的参数详情。 可选 显示子属性 隐藏子属性 M integer HNSW、HNSWPQ索引算法参数,取值范围为[4, 128]。
百度百舸·AI 异构计算平台是面向大规模深度学习的高性能云原生 AI 计算平台,为模型算法专家和运维专家提供全面的集群运维支持和任务全生命周期管理,同时具备训练 / 推理加速、故障容错、智能故障诊断等高级功能,有效训练时长可达 98% 以上,大幅提升算力使用效率,助力企业在大模型时代的业务转型。
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distance :{ type : float , description : 结果记录与目标向量的距离。说明如下: 在L2距离度量算法下,距离越小,与搜索向量越相似; 在IP和COSINE距离度量算法下,距离越大,与搜索向量越相似。
块等信息,返回Markdown格式文本内容,识别准确率可达 90% 以上,可用于文档结构化场景: 解析切分文档,丰富RAG上下文,提高大模型问答系统的效率与精准度 将非结构化文本转换为结构化信息,以提升文档分类、归档和索引效率 产品优势 文心大模型驱动 基于大模型对海量文本的深度学习