Cuotas y límites de la base de conocimientos - Alibaba Cloud Model Studio

Cuotas de uso

Categoría	Descripción	Límite
Número de bases de conocimientos	El número de bases de conocimientos que puede crear cada cuenta de Alibaba Cloud.	Ilimitado.
Número de categorías	El número de categorías (principal + secundaria) que se pueden crear en cada espacio de trabajo.	500
Número de archivos	El número de archivos que se pueden cargar en cada espacio de trabajo.	10,000
Número de tablas de datos	El número de tablas de datos que se pueden crear en cada espacio de trabajo.	1,000
Límites de tabla para almacenamiento vectorial de AnalyticDB for PostgreSQL (ADB-PG)	El número máximo de filas y el tamaño máximo por fila para una sola tabla de datos cuando se utiliza AnalyticDB for PostgreSQL (ADB-PG) como almacenamiento vectorial.	Filas máximas por tabla: 10,000,000 Tamaño máximo por fila: 100 KB

Carga de archivos

Formatos admitidos

Bases de conocimientos para búsqueda de documentos
Formato admitido	Límite
pdf, docx, doc, wps, pptx, ppt	Máximo 150 MB Máximo 1,000 páginas
pdf, docx, doc, wps, pptx, ppt	Máximo 150 MB Máximo 1,000 páginas	txt, markdown, html	Máximo 10 MB
xlsx, xls	Máximo 10 MB, dentro de 100,000 filas
png, jpg / jpeg, bmp, gif	Máximo 20 MB Lado corto > 15 píxeles, lado largo < 8,192 píxeles, relación de aspecto < 50

Bases de conocimientos para consulta de datos y preguntas y respuestas con imágenes
Formato admitido	Límite
xlsx, xls	Máximo 100,000 filas Máximo 100 columnas

Requisitos de formato de tabla

Al cargar archivos de Excel (xlsx o xls) en una base de conocimientos, asegúrese de que el archivo cumpla con los siguientes requisitos de formato para que el modelo pueda analizar correctamente los datos.

No se admiten encabezados de celdas combinadas: El modelo no puede analizar correctamente los encabezados de celdas combinadas. Utilice encabezados estándar de una sola fila, con un nombre de campo independiente por columna. No combine celdas en varias columnas.
No coloque notas ni descripciones en el archivo de Excel: No escriba notas, comentarios o descripciones contextuales en la primera fila del archivo de Excel o dentro del área de datos. En su lugar, agregue dicha información al prompt del sistema de su aplicación de agente. Esto evita que el modelo confunda el texto descriptivo con los datos reales durante el análisis.
Vuelva a cargar y republicar después de cambios de formato: Después de modificar el formato de la tabla, vuelva a cargar el archivo en la base de conocimientos y republicar la aplicación del agente para que los cambios surtan efecto.

Operaciones de carga

Categoría	Descripción	Límite
Número de archivos por importación	El número de archivos que se pueden importar en una sola operación en la consola. Este límite no se aplica a las importaciones por lotes que utilizan una API, para las cuales se recomienda un tamaño de lote de hasta 10,000 archivos.	50
Número de etiquetas	El número de etiquetas que se pueden adjuntar a un solo archivo.	32

Categoría

Descripción

Límite

Número de archivos por importación

El número de archivos que se pueden importar en una sola operación en la consola.

Este límite no se aplica a las importaciones por lotes que utilizan una API, para las cuales se recomienda un tamaño de lote de hasta 10,000 archivos.

Número de etiquetas

El número de etiquetas que se pueden adjuntar a un solo archivo.

Procesamiento de datos

Segmentación

Categoría	Descripción	Límite
Número de segmentos de texto	El número de segmentos de texto para un solo archivo.	Ilimitado
Longitud del segmento de texto	El número de tokens en un solo segmento de texto.	6,000

Vectorización

Consulte Embeddings de texto y multimodales.

Categoría	Descripción
Modelo vectorial	Para bases de conocimientos utilizadas para búsqueda de documentos y consulta de datos: Admite el modelo text-embedding-v2. Para bases de conocimientos utilizadas para preguntas y respuestas con imágenes: Actualmente solo se admite el modelo multimodal-embedding-v1.
Dimensiones vectoriales	text-embedding-v2: 1,536 dimensiones multimodal-embedding-v1: 1,024 dimensiones Las dimensiones vectoriales anteriores no se pueden cambiar.

Categoría

Descripción

Modelo vectorial

Para bases de conocimientos utilizadas para búsqueda de documentos y consulta de datos: Admite el modelo text-embedding-v2.
Para bases de conocimientos utilizadas para preguntas y respuestas con imágenes: Actualmente solo se admite el modelo multimodal-embedding-v1.

Dimensiones vectoriales

text-embedding-v2: 1,536 dimensiones
multimodal-embedding-v1: 1,024 dimensiones

Las dimensiones vectoriales anteriores no se pueden cambiar.

Recuperación

Categoría	Descripción	Límite
Número de fragmentos de texto recuperados	El número de segmentos de texto que se pueden recuperar en una sola consulta.	20