异常检测用于什么?

异常检测用于什么?

大型语言模型 (llm) 和矢量数据库是互补技术,它们协同工作以实现高级AI应用程序,例如语义搜索,推荐系统和检索增强生成 (RAG)。

像OpenAI的GPT或Google的BERT这样的llm为文本生成高维向量嵌入,捕获关键字以外的语义含义。这些嵌入将文本表示为共享空间中的数值向量,从而允许基于相似性的比较。

矢量数据库,例如Milvus,Weaviate或Pinecone,可以有效地存储和索引这些嵌入。它们针对近似最近邻 (ANN) 搜索进行了优化,即使在大规模数据集中也可以快速检索语义相似的内容。

例如,在语义搜索系统中,用户的查询被LLM转换成嵌入。矢量数据库检索具有相似嵌入的文档,确保相关结果。在RAG工作流中,数据库向LLM提供上下文,LLM生成准确的上下文感知响应。

LLMs和矢量数据库的集成创建了能够处理非结构化数据的可扩展系统,增强了客户支持,电子商务和知识管理等领域的用户体验。开发人员在组合这些技术时应考虑模型兼容性、索引技术和延迟等因素。

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
零样本学习在图像搜索中是什么?
“零样本学习在图像搜索中的含义是,能够识别和分类系统未明确训练过的类别的图像。在传统的图像分类中,模型通过在已标记的实例上进行训练,学习识别特定类别,如猫或狗。然而,零样本学习使模型能够通过从已学习的相关信息或特征中进行概括,识别新的类别,
Read Now
多模态人工智能如何帮助实时数据处理?
“多模态人工智能通过同时整合和分析来自多个来源的数据,可以显著提高实时数据处理能力。这种能力使系统能够更有效地解读和响应各种类型的信息——如文本、图像、音频和传感器数据。例如,在一辆自动驾驶汽车中,来自摄像头、雷达和超声波传感器的数据可以一
Read Now
联邦学习如何影响对人工智能系统的信任?
联邦学习通过增强数据隐私、增加透明度以及促进用户对个人信息的控制,影响了对人工智能系统的信任。在传统的机器学习方法中,数据通常以集中方式收集,这引发了对数据如何使用和存储的担忧。而联邦学习则允许在分布式设备网络中训练模型,而无需分享原始数据
Read Now

AI Assistant