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提高嵌入训练效率的技术有哪些?
嵌入中的矢量量化 (VQ) 将高维矢量压缩为一组较小的代表性矢量 (称为质心),以减少存储并提高计算效率。这是通过使用诸如k-means的算法将向量空间划分为聚类来实现的,其中每个聚类由质心表示。然后通过其分配的聚类的质心来近似每个嵌入。
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向量归一化如何影响嵌入表示?
向量归一化是一个将向量缩放到长度或大小等于1的过程。这在嵌入的上下文中尤为重要,嵌入是对数据项(如单词、图像或用户档案)的稠密向量表示。通过归一化这些向量,我们确保了它们之间的距离或角度以一种有意义的方式得以保留,这可以增强各种机器学习任务
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可解释人工智能方法如何影响模型性能?
利益相关者从可解释人工智能 (XAI) 中受益,主要是通过透明度、信任和改进决策。首先,XAI提供了有关AI系统如何做出决策的见解。当利益相关者 (如企业、监管机构或最终用户) 能够理解人工智能输出背后的原因时,他们可以确保系统公平和一致地
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