怎么部署ranking是什么意思
部署ranking通常指的是将一个排名模型或排名算法应用到实际的系统或应用中,使其可以自动对一系列项目或对象进行排序并输出相应的排名结果。这个过程包括将排名模型集成到相应的软件系统中,配置好相应的参数和数据,确保该模型能够准确、高效地为用户提供排序结果。
在部署ranking时,需要考虑以下几个方面:
- 数据准备:确保系统中有足够的数据用于排名,数据应该是规范化、清洁的。
- 模型训练: 在使用排名算法之前,需要对其进行训练,使其可以从数据中学习特征,并调整相应的参数。
- 部署和集成:将排名模型集成到相应的应用程序或系统中,确保其能够正常运行并与其他组件协同工作。
- 调试和优化:在部署后,需要不断监控模型的性能,并对其进行调试和优化,以确保其在实际应用中的效果和准确性。
总的来说,部署ranking意味着将排名算法应用到实际系统中,并确保其正常运行和有效地为用户提供排序结果。
技术干货
Voyage AI 嵌入和重排器用于搜索和 RAG
进入 RAG(检索增强生成),它优化了大型语言模型的输出,提供了查询的上下文。Zilliz 和 Voyage AI 合作,使构建 RAG 管道变得简单,我们将在文章后面看到。Voyage AI 提供特定领域的定制嵌入模型和用于搜索的重排器。我们将在本文中讨论其中的一些。
2024-07-26技术干货
CPU是否足够?在新型硬件上运行向量搜索的综述
在Zilliz组织的2024年非结构化数据聚会上,Smile Identity的计算机视觉专家以及NeurIPS BigANN挑战赛的组织者(2021年,2023年)George Williams,探讨了CPU是否足以应对向量搜索/近似最近邻(ANN)。他探索了新的硬件解决方案如何能彻底改变向量搜索,强调了先进的搜索算法与尖端硬件的交汇,并对未来的数据检索技术提供了洞见。
2024-07-26技术干货
向量嵌入简介:它们是什么以及如何使用它们
理解向量嵌入以及何时以及如何使用它们。探索使用Milvus和Zilliz Cloud向量数据库的现实世界应用。
2024-07-26