嵌入与独热编码有什么不同?

嵌入与独热编码有什么不同?

为了优化嵌入以实现低延迟检索,可以采用几种技术来确保快速的查询响应时间,同时保持结果的准确性:

1.近似最近邻搜索 (ANN): 使用HNSW (分层可导航小世界) 图或Annoy等算法,嵌入可以以允许快速最近邻搜索的方式进行索引,而无需搜索整个嵌入空间。这些技术通过权衡某些准确性以支持速度来显着减少延迟。 2.嵌入压缩: 使用诸如量化或降维之类的技术来压缩嵌入可以减少检索相关结果所需的时间。较小的嵌入可以在推理过程中更快地处理。 3.高效的存储和检索结构: 将嵌入存储在高效的数据结构中,例如为高速检索而优化的矢量数据库 (例如FAISS,Milvus),可以大大减少延迟。

通过实现这些优化,可以显著提高检索任务的速度,同时保持令人满意的准确性。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
语音识别的计算挑战是什么?
语音识别中的延迟是指用户说出命令或短语与系统处理该输入并传递响应或动作之间的时间延迟。这种延迟对用户体验至关重要,尤其是在虚拟助理、语音控制设备或实时转录服务等交互式应用程序中。理想情况下,延迟应该是最小的,因为较长的延迟会导致用户感到沮丧
Read Now
多模态人工智能如何提升内容创作?
"多模态AI可以通过结合文本、图像和音频等不同类型的数据输入,在内容审核中得到有效利用。通过利用这一能力,开发者可以提高检测不当或有害内容的准确性和效率。例如,一个多模态AI系统可以同时分析包含文本和图像的社交媒体帖子,使其能够根据附带文本
Read Now
公司如何在开源贡献与专有目标之间取得平衡?
公司通常通过采用能够平衡开源贡献与专有目标的策略来找到两者之间的平衡。首先,他们认识到参与开源项目可以提升他们在开发者社区中的声誉,吸引人才,并促进创新。通过参与合作项目,公司可以利用社区的集体智慧,这通常会导致软件质量的提升和开发周期的加
Read Now

AI Assistant