怎么部署多模态搜索怎么用
部署多模态搜索通常涉及以下几个步骤：
数据准备：收集和准备多模态数据，例如图像、文本、音频或视频数据，确保数据质量和格式一致性。
特征提取：针对不同类型的模态数据进行特征提取，将数据转换为可供搜索的向量表示形式。
搜索模型选择：根据实际需求选择合适的多模态搜索模型，例如基于文本和图像的检索、基于图像和音频的检索等。
模型训练：根据准备好的多模态数据，对选择的搜索模型进行训练，以提高搜索准确性和效率。
部署服务：将训练好的多模态搜索模型部署到服务器或云端，以实现实时的多模态搜索功能。
使用多模态搜索时，一般用户会通过输入关键词、上传图片或者录入语音等方式来查询相应的结果。具体的使用方法会根据实际的多模态搜索系统而有所不同。通常会提供用户界面或者 API 接口供用户使用。
技术干货
走向生产：LLM应用评估与可观测性
随着许多机器学习团队准备将大型语言模型（LLMs）投入生产，他们面临着重大挑战，例如解决幻觉问题并确保负责任的部署。在解决这些问题之前，有效评估和识别它们至关重要。
2024-07-26
技术干货
全文RAG：超个性化的现代架构
个性化是许多以用户为中心产品的长期客户保留的关键。
2024-07-26
技术干货
Copilot 工作区：它是什么，它如何工作，为什么它很重要
他们介绍了他们的 Copilot 工作区，这是一个新的面向任务的开发环境，建立在 GitHub Copilot 之上。这个开发环境增强了我们如何利用生成性 AI 模型，因为现在我们可以超越简单的代码建议，实现整个功能的实现。在接下来的部分中，让我们探索这个 Copilot 工作区以及它如何帮助我们构建和维护 AI 应用程序。
2024-07-26