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【一文读懂】基于Havenask向量检索+大模型,构建可靠的智能问答服务
Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎,深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内的几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask作为一款高性能的召回搜索引擎,应用在向量检索和LLM智能问答场景的解决方案和核心优势。通过Havenask向量检索+大模型可以构建可靠的垂直领域的智能问答方案,同时快速在业务场景中进行实践及应用。
通过OpenSearch向量检索版进行混合检索的最佳实践
本文介绍如何通过OpenSearch向量检索版,使用稀疏-稠密向量进行混合检索,获得更好的搜索效果。
【新功能】开放搜索多路召回技术解读
多路召回就是指采用不同的策略、特征或者简单模型,分别召回一部分候选集,然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略,本文将介绍开放搜索平台上的多路召回技术是如何深度提升搜索效果的~
阿里云OpenSearch RAG混合检索Embedding模型荣获C-MTEB榜单第一
阿里云OpenSearch引擎通过Dense和Sparse混合检索技术,在中文Embedding模型C-MTEB榜单上拿到第一名,超越Baichuan和众多开源模型,尤其在Retrieval任务上大幅提升。
重磅再推 | 基于OpenSearch向量检索版+大模型,搭建对话式搜索
阿里云OpenSearch再推面向企业开发者的PaaS方案:基于OpenSearch向量检索版,为企业开发者提供性能表现优秀、性价比优异的向量检索服务,并提供与大模型结合脚本工具,用户可在使用能力可靠的向量检索服务的同时,自由选择文档切片方案、向量化模型、大语言模型。
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