是指根据用户提供的问题,在一个列表或地图中进行搜索和查找相关信息的过程。这种检索方法可以帮助用户快速找到所需的信息,提高效率和准确性。
在云计算领域,从列表地图中检索问题可以应用于以下场景:
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作者:v神 导语:云原生日志服务(Cloud Log Service,CLS)是腾讯云提供的一站式日志数据解决平台,提供了从日志采集、日志存储到日志检索,图表分析、监控告警、日志投递等多项服务,协助用户通过日志来解决业务运维...截屏2021-12-03 10.39.44.png 如何使用审计日志去排查问题 日志服务CLS提供针对kubernetes审计日志的一站式服务,包含采集,存储,检索分析能力。...可根据帐号ID在【访问管理】>【用户列表】中找到关于此账号的详细信息。 场景2:Apiserver的负载突然变高,大量访问失败,集群中到底发生了什么?...在【审计检索】的【聚合检索】标签页中,提供了从用户、操作类型、返回状态码等多个维度对于Apiserver访问聚合趋势图。...list操作,在“状态码分布趋势”图中可以看出,状态码大多数为403,根据tke-kube-state-metrics关键词,检索日志。
产品定位 微云是面向个人的智能云存储服务,可以不加思索地进行备份、查看和整理内容。我们深入了解移动端的功能特点,从交互、设计和布局上进行一些优化,从而提高用户使用效率。...产品存在的问题 我们深知我们的一些基础功能需要打磨,预览效率偏低和一些操作程序繁琐。所以我们的主要目标是提高使用效率。 ?...上传入口固定在底部 更突出 左图中的顶部背景色过重,干扰用户预览内容。列表页的高度不够会显得很拥挤。 针对这种情况,我们决定对两个区域做出调整。...框架上弱化背景色,把大面积蓝色换成没那么刺眼的白色,调整列表高度从112px调整到132px,内容标题文字由原来的34px调整到36px,缩略图大小从80px调整到100px等等。...在文档预览页内增加关键词检索功能,PDF文档预览过程中添加页码定位。 改版后在文档预览中可以快速检索关键词,定位内容更快捷。PDF可以在页码缩略图中快速定位到你想要找的页面。 ?
如今,对于任何人工智能爱好者来说,使用检索增强生成(RAG)实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展,令人着迷,而且每天都在变得更好。...创建概念图 如果你问GPT,如何从给定的文本中创建知识图谱?它可能会建议以下类似的过程。 1.从作品中提取概念和实体。这些是节点。2.提取概念之间的关系。这些是边。...\n\n" "将输出格式化为一组json对象列表。...列表的每个元素包含一对术语" "及其之间的关系,示例如下:\n" "[\n" " {\n" ' "node_1": "从提取的本体论中的一个概念",\n' ' "node_2": "从提取的本体论中的一个相关概念...看看这个图表如何帮助我们提出正确的问题和更好地理解主题!我们可以进一步讨论我们的图表如何帮助我们构建图增强检索以及如何帮助我们构建更好的RAG管道。但我认为最好留待以后再讨论。
查询词格式化: 把词汇转换成wordID 3) 根据查询词从倒排索引库获取匹配的检索结果 4)根据特定相关度排序算法进行排序,生成最后搜索结果。 当然了,这个流程还会涉及到缓存的过程。...一次一文档 (Document at a time) 搜索引擎接收到用户的査询后,首先将两个单词的倒排列表从磁盘读入内存。...图中虚线箭头标出了查询处理计算的行进方向。...图4-2是一次一单词的运算机制图示说明,图中虚线箭头指示出了计算的行进方向,为了保存数据,在内存中使用哈希表来保存中间结果及最终计算结果。...3)当"搜索引擎"这个单词 的所有文档都计算完毕后,开始计算"技术"这个单词的相似性得分,对于文档1来说,同样 地,根据TF和IDF等参数计算文档1和"技术"这个单词的相似性得分,之后查找哈希表, 发现文档
Landsat数据,如何查看某一地区此数据的情况,传统方法可能要自己先计算出此区域的Landsat的带号,然后再找到此数据并打开之。...总体就是一个搜索框加一个按钮,然后发送搜索关键词到后台,后台返回数据列表,前台逐条展示之,单机每条数据的时候在地图中(地图框架采用leaflet)呈现此数据的情况,类似Google、百度。...2.1 在地图中添加、删除标记 要给用户呈现数据情况,最重要的就是数据的空间范围,简单的说就是将四个(或多个)顶点逐一连成线在地图中显示出来。...3.1 数据检索 这块与传统方式相同,但是本文采用全文检索的方式,该内容涉及到的问题也比较多,会在后续另立新篇,详细介绍本系统全文检索以及空间检索的实现,总体上根据前台传入的关键词返回与之相关联的数据...3.2 数据范围生成GeoJson 简单说来就是从元数据中读出数据的空间范围,将此范围生成GeoJson对象发送到前台。
旧的全文检索在使用中长期存在上述问题,恰逢旧的存储机器裁撤,借此机会重构 QQ 邮箱的全文检索后台服务。...调整match_phrase 使用 Kibana 的调试工具可以很方便地获取一段文字被分词器处理后的 token 列表,如下图,token 列表中每个 token 都是一个分词。...(3)解决思路 对比上图中原文和关键字 token 列表,如果搜索时关键字分词 token 列表中不出现关键字本身(al0927),就能成功实现 match_phrase 匹配。...有两种实现方案: 将搜索关键字做个预处理,从 al0927 变为 al 空格 0927; 寻找一个新的分词器,使得 al0927 的分词列表只含有 al、0927。...邮箱的全文检索业务在切换到腾讯云ES后,平稳地完成了后台搜索平台的迁移,并解决了旧全文检索存在的问题。 ES内置的ik分词器无法满足某些业务使用需求时,可以对ik分词器做改造,或更换别的分词器。
TKE 支持通过可视化的图表,以多个维度对审计日志[2]和集群事件[3]进行呈现,使用者只需了解 K8s 的基本概念,就能很“直觉”地在 TKE 控制台上进行各种检索和分析操作,足以支撑绝大多数常见集群运维场景..., 使得无论是发现问题还是定位问题都能做到事半功倍,从而提升运维效率,真正地将审计和事件数据的价值最大化 。...可根据帐号 ID 在【访问管理】>【用户列表】中找到关于此账号的详细信息。 示例2:排查一个节点被封锁的问题 在审计检索页面中,单击【节点操作概览】标签,填写被封锁的节点名: ?...示例3:排查 Apiserver 响应变慢的问题 在审计检索的【聚合检索】标签页中,提供了从用户、操作类型、返回状态码等多个维度对于 Apiserver 访问聚合趋势图。 ? ? ?...由图可见,用户tke-kube-state-metrics的访问量远高于其他用户,并且在“操作类型分布趋势”图中可以看出大多数都是 list 操作,在“状态码分布趋势”图中可以看出,状态 码大多数为 403
下面看看这两种方法是怎么工作的 TF-IDF 信息检索概述 信息检索是当前应用十分广泛的一种技术,论文检索、搜索引擎都属于信息检索的范畴。...通常,人们把信息检索问题抽象为:在文档集合D上,对于由关键词w[1] … w[k]组成的查询串q,返回一个按查询q和文档d匹配度 relevance (q, d)排序的相关文档列表D。...对于这一基问题,先后出现了布尔模型、向量模型等各种经典的信息检索模型,它们从不同的角度提出了自己的一套解决方案。...其中, d 为阻尼系数, 取值范围为 0 到 1, 代表从图中某一特定点指向其他任意点的概率, 一般取值为 0.85。...使用TextRank 算法计算图中各点的得分时, 需要给图中的点指定任意的初值, 并递归计算直到收敛, 即图中任意一点的误差率小于给定的极限值时就可以达到收敛, 一般该极限值取 0.0001 def getTopkeyWordsTextRank
执行 %lsmagic 命令将提供所有可用魔术命令的列表: ? 2 %debug:交互式 debug 这可能是我最常使用的魔术命令了。...大部分数据科学家都遇到过这种情况:执行的代码块一直 break,你绝望地写了 20 个 print() 语句,想输出每个变量的内容。...然后,当你最终修复问题后,你还得返回并再次删除所有 print() 语句。 不过以后再也不用这样了。遇到问题后只需执行 %debug 命令,即可执行想要运行的任意代码部分: ? 上图中发生了什么?...我们有一个函数,它以列表为输入,并对所有的偶数取平方值。 我们运行函数,但是出了些问题。但是我们并不知道怎么回事! 对该函数使用%debug 命令。 让调试器告诉我们 x 和 type(x) 的值。...该命令将存储变量,你可以在其他任意 notebook 中检索该变量: ? %store [variable] 存储变量。 %store -r [variable] 读取/检索存储变量。
那这样的话整个系统推不出影视剧片段就是一个问题。从多路召回的角度来讲,我们可能需要单加一路专门召回影视剧的,并且规定:主路召回只能出3000个,这一路新加的固定出500个,两边合并起来进入到粗排中去。...图片 通过上图理解什么是召回路径: u、i、tag是指图中的节点 2是指图中的线(关系) i2i:指从一个物品到达另外一个物品,item 到 item 应用:头条,在下方列出相似的、相关的文章; 算法:...) 今日头条就大量使用标签推荐 基于图的算法:u2*2i** 起始于U,结束于I,中间跨越很多的U、很多的I,可以在图中不停的游走 例如:PersonalRank,不限制一条还是两条线,在图中到处的游走...TDM 基于树结构,提出了一套对用户兴趣度量进行层次化建模与检索的方法论,使得系统能直接利高级深度学习模型在全库范围内检索用户兴趣。...3.5.1 树结构 3.5.2 怎么基于树来实现高效的检索?
.我们提出了一种体素图表示来有效地检索视觉SLAM的地图点.通过以光线投射方式对摄像机frustum进行采样来查询来自摄像机姿态的可见点,这可以使用有效的体素散列方法在恒定时间内完成.与关键帧相比,使用我们的方法检索的点在几何上保证落在摄像机的视野内...我们沿着这些轴比较了基于稀疏关键帧的地图表示的有效性: 几何感知:在稀疏SLAM中,使用关键帧和它们的可见点(即共视图)作为地图只允许有限的几何推理.共可见度图没有遮挡的概念,并且难以确定和过滤遮挡点,这可能导致错误的数据关联和错误的估计.从地图中检索到的点最好与视野是极好的...因此,我们认为使用关键帧对于跟踪过程中的数据关联并不是最佳的,尽管对不同的任务(即BA和点检索)使用一种通用的表示法是有诱惑力的.考虑到上述问题,SLAM的理想地图表示应该被设计用于高效、准确、几何感知的点检索...在这项工作中,我们提出了一个可伸缩的和几何感知的体素图表示.通过将环境表示为体素,可以直接指定地图覆盖范围,而不是隐式依赖于关键帧参数.从地图中检索点相当于访问感兴趣区域中的体素,此外由于体素只是3D点的容器...,因此修改体素图中的信息(例如从新添加的关键帧添加点)并不重要.为了查询SLAM中数据关联的候选点,提出了一种基于射线投影的方法.具体来说,我们从图像中的规则网格向地图中投射选定的像素,并沿着射线收集体素中的点
每行以单词开头,然后是表示为数值列表的嵌入向量。例如,单词“love”的嵌入:[-0.01978252 0.02348454 -0.0405227 -0.01806103 0.00496107]。...接下来,就可以根据编码查询从语料库中检索相关段落。我们使用余弦相似度计算查询嵌入和段落嵌入之间的相似度分数。...它们对很多任务都有重要的影响,比如回答问题、生成文本和分析情绪。通过在RAG中使用文本嵌入,可以提高性能和精度,从而得到更加准确且符合上下文的响应。...我们下面的代码通过将文本嵌入和知识嵌入组合到单个嵌入空间中来集成文本嵌入和知识嵌入,然后根据查询和段落的组合嵌入之间的余弦相似度从知识库中检索相关段落。...3、由于在检索组件中集成了知识嵌入,在RAG模型中利用结构化知识可以显著提高答案选择。利用知识嵌入对知识库中的相关段落进行索引和检索,RAG模型不仅能够检索出更准确的响应,而且具有更丰富的信息。
其中,广告检索模块负责理解用户的搜索意图,快速准确地从海量广告中检索出一个小规模的高质量广告候选集。广告检索模块需要兼顾系统的效果与效率,因此在算法工作中存在着巨大的技术挑战。...但是,受限于市场信息的缺失和投放管理的巨大成本,广告商有时并不能及时准确地为自己的广告选择出最合适的关键词。在这种情况下,广告检索算法不能实现最优的流量匹配,给广告商、用户和平台三方均带来了损失。...但另一方面,个性化信息也给广告检索带了新的挑战:面对从各种复杂丰富的个性化信号通道检索回的广告,检索模型需要能够高效、准确地对其按照统一标准快速排序。...图中包含了三种节点:用户搜索信号、广告检索键和广告。用户搜索信号和广告检索键之间的边表示改写,广告检索键和广告之间的边表示广告海选。 异构图中的节点 首先,我们使用用户历史点击日志初始化异构图。...这样,模型的目标变为: 特殊地,当两个广告的RPM相同,模型会倾向选择CTR高的广告。
最后一类是列表型query,通常是流程、步骤相关的问题,答案需要用列表做精确的回答。 3. 答案知识来源 结构化数据,来源于百科、豆瓣等垂类网站的infobox。...一般会有两个问题: ①词表不完整导致召回率较低,比如图中的宝龙和索八,如果没有挖掘出别名就无法召回。...03 基于文档的问答 DocQA是指利用检索+机器阅读理解等技术,从开放文本库中抽取出用户问题的答案。主要面临了几个难点: ① 抽取的答案片段的准确性。 ② 对无答案段落的据识能力。...② 训练和预测的不一致问题:匹配模型在训练过程中,一般采用的都是In Batch Negative的方式,从Batch内的其他的Query对应的段落作为这个Query的负例,由于我们在预测过程中采用的是全库检索...去年论文里的一种方式是利用片段选择 Mask+ 检索来构造类似MRC的预训练样本。 具体流程如图:首先需要具备一个文本库,从中选择一些句子去做实体识别,随后随机地mask掉其中的实体,用通配符来替代。
图1: Alibaba2018年4-9月的用户行为数据统计 因此如何从用户超长行为序列中建模用户兴趣品味的变化,并捕获行为序列中存在的长期依赖性是如今推荐系统中亟需解决的问题,这也就是超长序列推荐要解决的问题...从方法层面来说,如今超长序列推荐的相关工作大致可以分为两类:基于记忆增强网络的方法和基于检索的方法,下面将进行详细介绍。...但相应地如何设计高效准确的检索算法成为了该类方法的关键。本节将具体介绍几篇该类型的代表文章:SIM, ETA, SDIM。 1....基于记忆增强网络的方法和基于检索的方法是解决超长序列推荐问题的两种主要途径。...,便于在实际系统当中部署,但是由于近邻检索压缩的特性,不可避免地会带来一定的信息损失。
若输入一个问题,模型会从知识库中检索相关的知识图,然后基于静态图注意力机制对其进行编码,图注意力机制有助于提升语义信息,从而帮助系统更好地理解问题。...基于问题从知识库中检索图,每个单词对应G中的一个图。每个图包含一个三元组的集合 ? ,每个三元组(头实体、关系、尾实体)可表示为 ? 。...知识解析器把问题中的每个单词 xt 作为关键实体,从整个常识知识库中检索图 ? (图中黄色部分)。...每个检索到的图包含一个关键实体(图中红色圆点),与其相邻的实体(图中蓝色圆点)以及实体之间的关系。...知识感知生成器扮演了两个角色:1) 读取所有检索到的图,来获取一个图感知上下文向量,并用这个向量来更新解码器的状态;2) 自适应地从检索到的图中,选择通用词汇或实体来生成词语。
为改进这个问题,Video-Google[1]提出采用倒排文件IVF结构进行索引构建,IVF索引结构如下图所示。图中i表示每个视觉单词。 ?...以下分别对近几年面向检索应用的特征提取和快速近邻查找的经典算法技术进行介绍。 三、图像特征提取技术 图像视觉特征分为多种,从存储形式分为浮点特征和二进制特征,从提取方式上分为传统特征和深度特征。...无论是传统特征还是深度特征,从表征内容上可以化分为局部特征和全局特征。...使用ANN检索到的匹配目标有效的原因在于:在实际应用中,如果距离测量准确地捕捉到查询所关注的核心内容,那么距离的细微差别就不重要了。...Pinterest[17]这篇技术论文的公开时间早于ebay,整体内容与ebay类似,从特征到检索架构介绍视觉相似检索。此外,这篇文章提到了实际场景中常遇到的大规模图像数据检索服务的特征更新问题。
Multilingual IR(MLIR):目标语言未知的任务,从可能含有多种语言的文档集中进行检索(语言A-语言B/C/D...)。...mDPR的实施有两种方法:第一种,将MLIR任务转化为多个CLIR任务,对召回的列表用Round Robin或Score方法合并列表;第二种为端到端的召回。...如下图所示,KD-SPD具有最小的排名差距和分数差,证明模型有效地克服了language bias。...,有效地缓解了language bias,并展现了出色的零样本迁移能力。...在NLI监督方法(c)中,作者进行了两种实验,一种为利用跨语言NLI数据进行对比学习的训练,另一种为仅使用单语语料进行训练,即图中的lang A/B/C都为英语。
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