文本语义搜索基于查询的含义来检索文档或内容，而不是依赖于精确的关键字匹配。它利用机器学习模型创建的嵌入，将文本的语义编码到向量中。比较这些向量以找到最相关的结果。
例如，如果用户搜索 “保持健康的方法”，语义搜索系统可能会检索有关运动，饮食和健康提示的文章，即使不存在确切的单词。这种方法提高了准确性和相关性，特别是对于复杂或细微差别的查询。
文本语义搜索被广泛应用于客户支持、企业知识系统和AI驱动的搜索引擎中，可以实现更直观、更有效的信息检索。
HNSW是什么？
继续阅读
可解释的人工智能如何帮助模型泛化？
在可解释人工智能（XAI）中，模型敏感性是指机器学习模型的预测在输入特征变化时可能发生的变化程度。简单来说，它表明模型对输入数据的敏感程度，以及输入的轻微改变可能如何影响输出。当解释模型行为并确保模型的决策稳健可靠时，这一方面尤为重要。例如
零-shot学习是如何在跨语言任务中工作的？
Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习范例，使模型能够识别和分类在训练过程中没有看到的类别中的数据。这种方法依赖于利用与看不见的类别相关的语义信息或属性。ZSL不需要每个类别的示例，而是使用关系和共享特征来根据对已
AI代理是如何与云计算集成的？
AI代理通过利用云的广泛资源（如数据存储、处理能力和可扩展性）与云计算集成。云平台提供了AI代理执行复杂计算、访问庞大数据集并高效交付AI驱动服务所需的基础设施。例如，当AI代理处理图像或视频时，通常需要的计算能力超过本地机器所能提供的。通