通常是对数据库中记录的查询和修改,主要为企业的特定应用服务,强调处理的响应时间、数据的安全性和完整性等;分析型处理则用于管理人员的决策分析,经常要访问大量的历史数据。数据仓库(DataWarehouse)是一个面向... 当一端发出调用请求的时候会在那里等待返回的结果。如果另外一个系统出现故障也会对调用方产生很大影响。而且用RPC调用的时候默认期望消息是按照发送的顺序给接收方的。但是由于各种环境的影响会使得接收的结果乱序...
向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。... 向量数据库能够实现高效、可扩展性跟高容错性,为用户提供稳定可靠的数据库服务。**高性能**:利用查找、缓存、并行等技术,增强对向量数据检索、聚类、降维等行为的速度与精确性;**高可扩展性**:利用分布式、云计算...
训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用嵌入技术(embedding),通过嵌入模型,将数据集内... # 启动llm的缓存llm_cache = InMemoryCache()```# MaaS 准备我们从火山引擎方舟大模型平台中选取一个模型,这个步骤可以在选择模型后右上角的 API 调用中看到样例。![picture.image](https://p6-volc-comm...
# 前言在过去一年多的时间中GPT火爆全网,被大家熟知,GPT概念更是收割市场,被预测为下一个风口,资本纷纷入场, AI 应用的发展如火如荼,带动了 AI 应用产业链上下游的火爆,而向量数据库就是其中最热门的应用之一。... 响应速度已经达到20秒左右。这意味着,尽管我们有更大的上下文输入空间,但在实践中,处理大规模文档的效率依然面临着挑战。此外,考虑到 GPT API 的计费是基于 tokens 的,输入更多上下文将导致更高的成本。这使得在...
训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用嵌入技术(embedding),通过嵌入模型,将数据集... # 启动llm的缓存 llm_cache = InMemoryCache() ``` ***MaaS 准备***我们从火山引擎方舟大模型平台中选取一个模型,这个步骤可以在选择模型后右上角的 API 调用中看到样例。...
训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用嵌入技术(embedding),通过嵌入模型,将数据集内... # 启动llm的缓存 llm_cache = InMemoryCache() ```MaaS 准备 我们从火山引擎方舟大模型平台中选取一个模型,这个步骤可以在选择模型后右上角的 API 调用中看到样例。...
浏览器页面操作◉ 功能更新:ChatGLM内置模型更新 **应用新增** 新增应用:鑫资产 新增应用:小望电商通 新增应用:伯俊科技新增应用:Cohere新增应用:奥哲有格... **嵌入集成:**提供页面嵌入,API调用,集简云(流程对接)等方式,将语聚AI的能力服务于您的内部与外部用户。内测申请:[点此获取内测资格](https://yuju.jijyun.cn/)详细文章:[新品发布:「语聚AI」——Cha...
从规划设计-反馈的全流程。 在规划阶段首先要把需求全部管理起来,然后去做进度的跟踪以及需求的评审;开发阶段会有一个智能 IDE,同时也会将这个需求和具体的开发环节关联起来,包括这些研发规范的嵌入到开发环... (https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/124b5657b1984eae8c16da4069f6831a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926064&x-signature=e1zwtesTG3WxeoYd224ltaWx...
但需要大量的算力和人才资源,综合成本高。此外,企业还需要持续监控和更新模型,以确保与不断变化的领域知识保持同步。 Prompt Engineering 方法,改变“自己” 该方法基于向量数据库,补充足够的对话上下文和参考资料,完善与大语言模型进行交互的问答问题(Prompt),其本质是将大语言模型的推理归纳能力与向量化信息检索能力相结合,从而快速建立能够理解特定语境和逻辑的问答系统。该方法的实现成本相对较低。 接下来,本文针对 Prom...
向量数据库能够快速检索与查询相似的对象,是因为它们已经预先计算了这些相似度。其中的基本概念称为近似最近邻(ANN)搜索,它使用不同的算法进行索引和相似度计算。当你拥有数百万个嵌入时,使用简单的 K 近邻(kNN)... 这是一种用于向量检索的索引方法。它利用树形数据结构(如B树或平衡树)来组织和管理向量数据,使得向量的查找、插入和删除操作能够在对数时间内完成。这种索引方法对于大规模和高维度的向量数据集非常有效,能够显著提...
全活跃人均次数等多个算子。 同环比计算展示能力增强,新增支持自定义时间支持“天”单位的灵活选择;支持双轴图类型的图表展示。 广告监测 适配中广协新的“中国广告协会互联网广告标识”算法包等,完成产品监测链... 且无法命中缓存时,等待超过10S后可以使用查询任务,详见:帮助文档 2022年5月16日【新增】 看板嵌出可以将当前看板嵌出到外部展示,例如:智能数据洞察、飞书功能入口如下:飞书文档嵌入效果: 【优化】 用户分群:页面...
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# 引言推荐系统的目的是自动为用户挑选匹配度最高的内容,节约用户信息检索的时间,从而创造价值。淘宝上,数以亿计的商品和店铺内容,最终展现在手机屏幕上的商品只有几十个;抖音中,千万级的短视频内容,每次划屏... 可以大大提高向量使用的适用范围,解决冷启动问题。其次对于大量信息的编码问题,在深度学习出现以后,特别是谷歌在自然语言处理中提出了**词嵌入(Embedding)** 的概念之后,已经是深度学习领域非常热点的问题了,我们...