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典型應(yīng)用場(chǎng)景:
  • 語義搜索:依賴Embedding模型服務(wù),將文本轉(zhuǎn)換為向量,實(shí)現(xiàn)相似性檢索。
  • 智能推薦:組合使用Embedding模型服務(wù)(生成用戶/物品向量)和Rerank模型服務(wù),優(yōu)化推薦結(jié)果排序。

前提條件

確認(rèn)Elasticsearch集群已啟用搜索大模型插件,操作指導(dǎo)請(qǐng)參見開啟搜索大模型插件。

支持的模型服務(wù)

搜索大模型插件支持接入多種模型服務(wù),具體支持的模型服務(wù)清單如表1 支持的模型服務(wù)所示。

表1 支持的模型服務(wù)

模型服務(wù)

模型類型

模型服務(wù)的功能介紹

Embedding模型服務(wù)

semantic_vector

搜索語義向量化模型,提供將文本轉(zhuǎn)換為向量的功能。

Rerank模型服務(wù)

reorder

搜索精排模型,提供對(duì)語義查詢結(jié)果進(jìn)行精排的功能。

獲取獨(dú)享版集群的訪問地址

配置模型服務(wù)時(shí),會(huì)用到搜索大模型的endpoint,即獨(dú)享版集群的訪問地址。
  1. 登錄 云搜索服務(wù) 管理控制臺(tái)。
  2. 在左側(cè)導(dǎo)航欄,選擇“搜索大模型 > 獨(dú)享版集群”。
  3. 在集群列表,選擇目標(biāo)集群,在“內(nèi)網(wǎng)訪問地址”列獲取并記錄集群的內(nèi)網(wǎng)IP地址,后續(xù)配置模型服務(wù)需要使用。

    一般是“<host>:<port>”“<host>:<port>,<host>:<port>”樣式。

    圖1 獲取集群訪問地址

登錄Kibana

登錄Kibana進(jìn)入命令執(zhí)行頁面。Elasticsearch集群支持多種客戶端訪問,本文僅以 CSS 服務(wù)集成的Kibana為例介紹配置指導(dǎo)。

  1. 登錄 云搜索 服務(wù)管理控制臺(tái)。
  2. 在左側(cè)導(dǎo)航欄,選擇“集群管理 > Elasticsearch”。
  3. 在集群列表,選擇目標(biāo)集群,單擊操作列的“Kibana”,登錄Kibana。
  4. 在Kibana左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“Dev Tools”,進(jìn)入操作頁面。

    控制臺(tái)左側(cè)是命令輸入框,其右側(cè)的三角形圖標(biāo)為執(zhí)行按鈕,右側(cè)區(qū)域則顯示執(zhí)行結(jié)果。

配置模型服務(wù)

當(dāng)模型創(chuàng)建完成后,根據(jù)業(yè)務(wù)需要配置模型服務(wù)。下面介紹了各類模型服務(wù)的配置指導(dǎo)。

管理模型服務(wù)

搜索大模型插件深度集成Kibana命令行界面(CLI),支持對(duì)模型服務(wù)進(jìn)行更新、監(jiān)控、擴(kuò)縮容等全生命周期管理。如表4所示,可以通過標(biāo)準(zhǔn)CLI命令執(zhí)行更新(update)、刪除(delete)等核心操作管理模型服務(wù)。

表4 模型服務(wù)管理的核心操作

操作類型

API命令

請(qǐng)求示例

響應(yīng)示例

更新模型服務(wù)

POST  _inference/model_service/{service_name}/update

更新Embedding模型服務(wù):

POST  _inference/model_service/pangu_vector/update
{
  "description": "搜索大模型-語義向量化模型更新",
  "service_config": {
    "semantic_vector": {
      "service_urls": ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
      "timeout_ms": 60000
    }
  }
}

返回更新后的模型服務(wù)信息:

{
  "service_name" : "pangu_vector",
  "service_type" : "remote",
  "description" : "搜索大模型-語義向量化模型更新",
  "create_time" : 1747966388508,
  "service_config" : {
    "semantic_vector" : {
      "embedding_type" : "query2doc",
      "service_urls" : [
"http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
      "method" : "POST",
      "timeout_ms" : 60000,
      "max_conn" : 200,
      "security" : false,
      "dimension" : "768",
      "algorithm" : "GRAPH",
      "metric" : "inner_product"
    }
  }
}

檢查模型服務(wù)連通性

GET _inference/model_service/{service_name}/check

檢查Embedding模型服務(wù)的連通性:

GET _inference/model_service/pangu_vector/check
{
  "acknowledged" : true
}

查看模型服務(wù)

  • 查看全部模型服務(wù)的配置信息
    GET _inference/model_service
  • 查看單個(gè)模型服務(wù)的配置信息
    GET _inference/model_service/{service_name}

查看Embedding模型服務(wù)的配置信息:

GET _inference/model_service/pangu_vector

返回模型服務(wù)信息:

{
  "count" : 1,
  "model_service_configs" : [
    {
      "service_name" : "pangu_vector",
      "service_type" : "remote",
      "description" : "搜索大模型-語義向量化模型",
      "create_time" : 1747966388508,
      "service_config" : {
        "semantic_vector" : {
          "embedding_type" : "query2doc",
          "service_urls" : ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
          "method" : "POST",
          "timeout_ms" : 60000,
          "max_conn" : 200,
          "security" : false,
          "dimension" : "768",
          "algorithm" : "GRAPH",
          "metric" : "inner_product"
        }
      }
    }
  ]
}

刪除模型服務(wù)配置(刪除后,索引將無法使用該模型服務(wù))

DELETE _inference/model_service/{service_name}

刪除Embedding模型服務(wù)配置:

DELETE _inference/model_service/pangu_vector
{
  "acknowledged" : true
}

設(shè)置模型服務(wù)的數(shù)量上限(最多支持創(chuàng)建幾個(gè)模型服務(wù))

PUT _cluster/settings
{
  "transient": {
    "pg_search.inference.max_inference_model_service": 100  //最大值是1000,最小值是1,默認(rèn)值是100。
  } 
}

設(shè)置模型服務(wù)的數(shù)量上限為10:

PUT _cluster/settings
{
  "transient": {
    "pg_search.inference.max_inference_model_service": 10
  } 
}
{
  "acknowledged" : true,
  "persistent" : { },
  "transient" : {
    "pg_search" : {
      "inference" : {
        "max_inference_model_service" : "10"
      }
    }
  }
}

ai大模型小程序常見問題

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  • 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個(gè)人的專家助手。

  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • 本次Serverless應(yīng)用中心上線文生圖應(yīng)用,用戶無需下載源代碼、了解各種安裝部署知識(shí)、安裝復(fù)雜的依賴,通過華為云Serverless應(yīng)用中心即可一鍵創(chuàng)建AI文生圖應(yīng)用,體驗(yàn) “0” 構(gòu)建門檻、“0” 資源閑置并具備極致彈性的Serverless AI繪圖能力。

  • 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。

  • 華為云Serverless技術(shù)極大的優(yōu)化了AI應(yīng)用開發(fā)過程,一鍵部署AI應(yīng)用、提升開發(fā)團(tuán)隊(duì)工作效率。讓AI團(tuán)隊(duì)可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn),而無需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。

  • 知識(shí)圖譜(KG)和大語言模型(LLM)都是知識(shí)的表示形式。KG是符號(hào)化的知識(shí)庫,具備一定推理能力,且結(jié)果可解釋性較好。但存在構(gòu)建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。

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