IR中的可伸缩性是指系统有效处理越来越多的数据和用户查询的能力。一个主要的挑战是以确保快速检索时间而不牺牲准确性的方式对大型数据集进行索引。随着数据集的增长，传统的索引方法可能会变得更慢或效率更低。
另一个挑战是确保IR系统可以在不降低性能的情况下处理查询量的峰值。分布式系统和并行处理通常用于解决此问题，但它们引入了与负载平衡，容错和数据一致性相关的复杂性。
此外，随着数据集的扩展，保持搜索质量需要对排名算法进行持续监控和调整，这在数据量较大的情况下可能会变得计算昂贵。
信息检索（IR）是什么？
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知识蒸馏是什么？
在神经网络中，特别是在序列到序列模型中，编码器负责处理输入数据并将其压缩为固定大小的表示，通常称为上下文或潜在向量。此表示包含预测输出所需的基本信息。
另一方面，解码器获取该压缩信息并生成相应的输出，例如语言翻译任务中的翻译或文本生成任务
什么是两阶段提交协议？
分布式数据库主要通过数据复制、分区和共识机制来确保容错性。数据复制涉及在数据库集群中的多个节点上存储数据的副本。如果其中一个节点发生故障，包含相同数据的其他节点可以继续处理请求，从而防止数据丢失并将停机时间降到最低。例如，在使用像 Cass
多智能体系统如何建模动态环境？
“多智能体系统（MAS）通过利用能够感知周围环境、做出决策并相互互动的个体智能体来模拟动态环境。每个智能体都根据自己的规则和目标进行操作，使其能够适应环境的变化。通过处理来自各种传感器的信息并对刺激做出反应，智能体能够实时反应其周围的环境。