矢量搜索通过利用高效的索引技术和可扩展的存储系统来处理大型数据集。与对记录执行线性扫描的传统关系数据库不同，矢量搜索依赖于针对高维数据优化的索引。这些索引，例如分层可导航小世界 (HNSW)，位置敏感哈希 (LSH) 和乘积量化 (PQ)，以允许快速相似性搜索的方式组织向量，即使数据集增长也是如此。例如，HNSW在图结构中组织向量，其中相似的向量被更靠近地放置在一起，从而实现更快的最近邻搜索。此外，像Milvus或Zilliz Cloud这样的矢量数据库支持水平扩展，这意味着它们可以在多个服务器上分发数据。这使他们能够有效地处理具有数十亿向量的大规模数据集。随着数据集的增长，这些系统会动态扩展其基础架构，从而确保高可用性和低延迟搜索。在某些情况下，这些系统甚至可以利用gpu等专用硬件来加速矢量搜索操作，从而在处理大型数据集时提高性能。因此，优化的索引，水平缩放和硬件加速的组合使矢量搜索对于大型数据集非常有效。
嵌入在向量搜索中扮演什么角色？
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什么是模型检查点？
人工神经网络 (ann) 是受生物神经网络启发的计算模型，但它们更简单，并且以更抽象的方式操作。Ann由通过权重连接的人工神经元层组成，它们通过这些连接处理输入数据以产生输出。
另一方面，生物神经网络由人类或动物大脑中的神经元组成，这些神
增广如何提升视觉变换器的性能？
"增强技术通过丰富训练数据集来改善视觉变换器，从而提高模型的性能和鲁棒性。在机器学习中，尤其是在视觉任务中，拥有多样且变化丰富的数据集对于模型在未见数据上的良好泛化至关重要。数据增强技术，例如旋转、缩放、翻转和调色，通过创建图像的修改版本，
基准测试如何处理工作负载隔离？
基准测试通过创建受控环境来处理工作负载隔离，在这些环境中可以测试各种工作负载而不受外部因素的干扰。这种隔离确保了在基准测试期间收集的性能指标是准确的，并反映了系统在测试条件下的能力。通过最小化或消除外部影响，例如后台进程或网络流量，基准测试