专为生成式AI应用设计的向量数据库

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嵌入是如何支持跨域适应的?
嵌入是数据的稠密向量表示形式,能够捕捉语义意义和项目之间在连续空间中的关系。它们通过允许模型将一个领域中学到的知识转移到另一个领域,从而支持跨领域的适应,使从一个上下文到另一个上下文的泛化变得更加容易。例如,如果一个模型是在与客户评价相关的
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分布式数据库与分布式账本有什么不同?
分布式数据库中的冲突解决对维护各个节点之间的数据完整性和一致性至关重要。有几种常见的方法来处理冲突,每种方法都有其自身的优缺点。最广泛使用的技术包括版本控制、共识算法和无冲突复制数据类型(CRDTs)。每种方法都允许系统调和当多个节点同时尝
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AutoML能够处理层次分类问题吗?
“是的,AutoML可以处理分层分类问题。分层分类涉及将类别组织成一种结构,其中某些类别是其他类别的子类别。例如,在文档分类任务中,你可能会有一个主要类别,如“动物”,其下有“哺乳动物”、“鸟类”等子类别,而在“哺乳动物”下,甚至还有“狗”
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