专为生成式AI应用设计的向量数据库

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边缘AI如何处理数据过滤和聚合?
边缘人工智能通过在设备上本地处理信息,而不是将所有数据发送到中央云服务器,从而实现数据过滤和聚合。这种本地处理能够更有效地利用带宽,减少决策时的延迟。数据过滤涉及从信息流中识别和选择最相关的数据点,而聚合则将多个数据点组合成更易于管理的形式
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SSL如何使人工智能和机器学习模型受益?
SSL(半监督学习)通过让人工智能和机器学习模型更好地利用标记数据和未标记数据,从而为其带来了好处。在许多现实场景中,获取标记数据可能既昂贵又耗时,而未标记数据通常是丰富的。通过采用SSL技术,开发人员可以使用少量标记数据训练模型,同时利用
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文档数据库如何确保容错性?
文档数据库通过多种策略确保故障容忍,以维护在硬件故障或其他中断情况下的数据完整性和可用性。一种主要的方法是数据复制。当文档数据库中添加或更新文档时,该更改可以复制到多个服务器或节点上。例如,如果你有一个配置为每个文档有三个副本的文档数据库,
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