ฝังเนื้อหา
แปลงเอกสารผลิตภัณฑ์ บทความสนับสนุน และสื่อทรัพยากรให้เป็นเวกเตอร์ที่ค้นหาได้
การค้นหาและ RAG
โมเดลการค้นหาของ Alibaba สำหรับ AI ที่มีพื้นฐานชัดเจน
สำรวจ Qwen3-VL และการจัดเก็บข้อมูลจาก Alibaba รวมถึงเส้นทางการเรียงลำดับใหม่สำหรับการค้นหาแบบมัลติมีเดีย RAG การค้นหาสินค้า และกระบวนการทำงานฐานความรู้
การไหลของการค้นหา
จากเอกสารไปสู่คำตอบของ Qwen ที่ดีขึ้น
ใช้การฝังตัวและการเรียงลำดับใหม่เพื่อปรับปรุงคุณภาพบริบทก่อนการสร้าง
ดึงตัวอย่าง
จับคู่คำถามของผู้ใช้กับส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดก่อนส่งบริบทไปยัง Qwen
จัดอันดับผลลัพธ์
จัดอันดับช่วงข้อความที่มีศักยภาพเพื่อให้คำตอบสุดท้ายใช้วัสดุแหล่งข้อมูลที่แข็งแกร่งที่สุด
5 เส้นทาง
โมเดลการค้นหาและ RAG
เส้นทางการฝังตัวและเรียงลำดับใหม่พร้อมการวางแผนการป้อนข้อมูล การประมาณค่า และข้อควรระวังเกี่ยวกับการเข้าถึง Alibaba Cloud
Alibaba Cloud
Qwen3 Rerank
Qwen3 Rerank เป็นเส้นทางการจัดเรียงใหม่ของ Alibaba สำหรับการปรับปรุงคุณภาพการค้นหาหลังจากการค้นหาเบื้องต้นหรือการเรียกคืนด้วยการฝังตัว Nfero เชื่อมต่อกับกระบวนการทำงาน Search และ RAG
เหมาะสำหรับ: การค้นหาและการสร้างข้อมูลที่เสริมด้วยการค้นหา
Qwenการจัดอันดับใหม่มีข้อกำหนด
- การพร้อมใช้งาน
- แนวทางและตัวอย่าง
- ค่าใช้จ่ายในการสาธิตมาตรฐานประมาณ
- ยืนยันกับผู้ให้บริการ
Alibaba Cloud
Qwen3-VL Embedding
Qwen3-VL Embedding แปลงข้อมูลที่ผสมผสานระหว่างข้อความ ภาพ และวิดีโอเป็นเวกเตอร์ที่ปรับแต่งได้สำหรับการค้นหาแบบหลายมัลติมีเดียและ RAG Nfero ระบุข้อจำกัดของเอกสารและเส้นทางการเข้าถึง Alibaba โดยไม่แสดงจุดปลายทางที่ยังไม่ได้รับการตรวจสอบ
เหมาะสำหรับ: การค้นหาและการสร้างข้อมูลที่เสริมด้วยการค้นหา
Qwenการฝังมีข้อกำหนด
- การพร้อมใช้งาน
- แนวทางและตัวอย่าง
- ค่าใช้จ่ายในการสาธิตมาตรฐานประมาณ
- ยืนยันกับผู้ให้บริการ
Alibaba Cloud
Qwen3-VL Rerank
Qwen3-VL Rerank ให้คะแนนข้อเสนอแนะที่ผสมผสานระหว่างข้อความ ภาพ และวิดีโอหลังจากการค้นหา Nfero จัดวางมันเป็นเส้นทางสำหรับการวางแผนการค้นหาแบบหลายมัลติมีเดียและ RAG โดยมีเอกสารอย่างเป็นทางการในปัจจุบัน
เหมาะสำหรับ: การค้นหาและการสร้างข้อมูลที่เสริมด้วยการค้นหา
Qwenการจัดอันดับใหม่มีข้อกำหนด
- การพร้อมใช้งาน
- แนวทางและตัวอย่าง
- ค่าใช้จ่ายในการสาธิตมาตรฐานประมาณ
- ยืนยันกับผู้ให้บริการ
Alibaba Cloud
Text Embedding V4
Text Embedding V4 เป็นเส้นทางการจัดทำดัชนีข้อความของ Alibaba สำหรับการค้นหาและการดึงข้อมูล Nfero ใช้เป็นหน้าหลักสำหรับการวางแผน Search และ RAG
เหมาะสำหรับ: การค้นหาและการสร้างข้อมูลที่เสริมด้วยการค้นหา
Embeddingการฝังมีข้อกำหนด
- การพร้อมใช้งาน
- แนวทางและตัวอย่าง
- ค่าใช้จ่ายในการสาธิตมาตรฐานประมาณ
- ยืนยันกับผู้ให้บริการ
Alibaba Cloud
Tongyi Embedding Vision Plus
Tongyi Embedding Vision Plus เป็นเส้นทางการฝังแบบหลายมัลติมีเดียของ Alibaba สำหรับการค้นหาภาพและข้อความ Nfero จัดตำแหน่งโมเดลนี้สำหรับการค้นหาภาพ การค้นหาสินค้า และแอปพลิเคชันมัลติมีเดียที่มีพื้นฐาน
เหมาะสำหรับ: การค้นหาและการสร้างข้อมูลที่เสริมด้วยการค้นหา
Embeddingการฝังมีข้อกำหนด
- การพร้อมใช้งาน
- แนวทางและตัวอย่าง
- ค่าใช้จ่ายในการสาธิตมาตรฐานประมาณ
- ยืนยันกับผู้ให้บริการ
หลักฐานโอเพนซอร์ส
แสดงด้านโอเพนซอร์สของ Alibaba ในการดึงข้อมูล
ViDoRAG และ zvec ช่วยอธิบาย RAG สำหรับเอกสารภาพ และการค้นหาเวกเตอร์แบบท้องถิ่น พร้อมกับเส้นทางการฝัง (embedding) และการจัดเรียงใหม่ (rerank) ของ Alibaba