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。作为示例，我们采用多模态牧歌数据集作为图片语料库，用户通过输入文本来跨模态检索最相似的图片。 整体流程 主要分为两个阶段： 图片数据Embedding入库。将牧歌数据集通过中文CLIP模型Embedding接口转化为高维向量，然后写入DashVector向量检索服务。 文本Query检索。使用对应的中文CLIP模型获取文本的Embedding向量，然后通过DashVector检索相似图片。 前提准备 1.API-KEY准备开通向量检索服务：请...

本教程演示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。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于灵积模型服务上的通义千问API以及EmbeddingAPI来接入。 背景及实现思路 大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域的核心技术，具有丰富的自然语言处理能力。但其训练语料库具有一定的局限性，一般由普适知识、常识性知识，如维基百科、新闻、小说，和各种领域的专业知识组成。导致LLM在处理特定领域的知识表示和应用时存在一定的局限性，特别对于垂直领域内，或者企业内部等私域专属知识。 实现专属领域的知识问答的关键，在于如何让LL...