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推动向量搜索可扩展性的创新有哪些？

推动向量搜索可扩展性的创新有哪些？

用于实现护栏的技术包括诸如具有人类反馈的强化学习 (RLHF) 之类的技术，该技术基于用户和专家反馈来优化模型。使用精选数据集进行微调可确保与道德和上下文要求保持一致。

自动内容过滤系统 (例如基于规则或AI驱动的过滤器) 可检测并阻止不适当或有害的输出。监视工具跟踪实时交互以标记风险行为，而prompt engineering调整输入查询以最大程度地减少错误。像差分隐私和联合学习这样的隐私保护方法也在敏感应用程序中充当护栏。

这些技术协同工作以提供分层保护，确保llm在各种环境中提供安全、有用和值得信赖的响应。

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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。

嵌入可以用于数据聚类吗？

嵌入在生产中可能会失败，原因有几个，其中大部分与训练环境和实际部署场景之间的不匹配有关。一个常见的问题是域转移，其中生产中遇到的数据与用于训练嵌入的数据不同。例如，如果嵌入模型是在正式文本上训练的，但部署在具有非正式语言的设置中，则嵌入可能

如何编写基本的 SQL 查询？

编写基本的 SQL 查询涉及几个基本组件，主要是 SELECT 语句。这个语句是大多数 SQL 查询的骨干，允许你从数据库中检索数据。语法以“SELECT”一词开头，后面跟着你希望检索的列，然后使用“FROM”子句指定数据来源的表。例如，要

我该如何选择合适的相似度度量（例如，余弦相似度、欧几里得距离）？

矢量搜索和关键字搜索是检索信息的两种截然不同的方法，每种方法都有其独特的优势。关键字搜索依赖于将文本中的特定术语与查询相匹配。当确切的单词已知时，这种方法是直接和有效的。但是，当用户搜索与数据中的确切措辞不匹配的概念或想法时，它可能会不足。