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查询扩展如何改善搜索结果？

查询扩展如何改善搜索结果？

向量空间建模 (VSM) 是信息检索 (IR) 中使用的数学模型，其中文档和查询都表示为多维空间中的向量。词汇表中的每个术语与一个维度相关联，并且每个维度的值对应于该术语在文档或查询中的重要性或频率。目标是通过计算文档和查询的向量表示之间的距离或角度来衡量它们之间的相似性。

在向量空间建模中，术语通常使用术语频率-逆文档频率 (tf-idf) 或嵌入 (如word2vec或GloVe) 等方法表示。当用户提交查询时，系统计算查询向量和文档向量之间的相似度，基于文档与查询的接近度对文档进行排名。

此模型通过比较可能不包含确切查询词但仍与上下文相关的文档来帮助改进IR系统，从而使其比基于关键字的检索更有效。它在处理同义词和单词变体时特别有用。

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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。

视觉-语言模型将如何与未来的人工智能应用（如机器人技术）集成？

视觉语言模型（VLMs）将在增强未来机器人技术的人工智能应用方面发挥关键作用，使机器人能够通过视觉数据和自然语言指令的结合理解和与其环境互动。通过整合这些模型，机器人可以解读视觉线索，例如对象或动作，同时能够接收并执行用人类语言给出的命令。

大型语言模型（LLMs）可以集成到现有软件中吗？

神经网络使用称为基于梯度的优化的过程进行训练，其中模型学习以最小化其预测中的误差。这包括通过网络馈送输入数据，将预测输出与实际标签进行比较，以及更新网络的参数以减少误差。预测和标签之间的差异使用损失函数来测量，例如均方误差或交叉熵。训练

群体智能能随着时间演化吗？

“是的，群体智能可以随着时间的推移而演化。这种智能基于去中心化系统的集体行为，通常可以在自然界中找到，例如蜜蜂群、鸟群或鱼群。随着时间的推移，这些系统能够适应不断变化的环境和挑战。例如，一群鸟可能会根据天气条件或捕食者的存在调整其飞行模式，