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DashScope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

本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的视觉表征模型将图片转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。ModelScope魔搭社区旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单。ModelScope魔搭

本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope进行多模态向量生成，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。模型服务灵积DashScope，通过灵活、易用的模型API服务，让各种模态模型的能力，都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API，开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力，也可以对模型

​ 文本转换为向量有多种方式：方法一：通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量（推荐）方法二：通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量方法三：通过JinaEmbeddingsv2模型将文本转换为向量方法四：通过百川智能向量化模型将文本转换为向量本文介绍方法四：如

​ 文本转换为向量有多种方式：方法一：通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量（推荐）方法二：通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量方法三：通过JinaEmbeddingsv2模型将文本转换为向量方法四：通过百川智能向量化模型将文本转换为向量本文介绍方法三：如

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本文介绍如何通过ModelScope魔搭社区中的视觉表征模型将图片转换为向量，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。ModelScope魔搭社区旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单。ModelScope魔搭

本教程在前述教程（DashVector+ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。DashVector+ModelScope玩转多模态检索行车记录仪ONE-PEA

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

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