پایگاههای داده برداری سامانههای ذخیرهسازی تخصصی هستند که برای مدیریت نمایشهای برداری با ابعاد بالا طراحی شدهاند؛ این نمایشها معمولاً توسط مدلهای یادگیری ماشین بهدست میآیند. این پایگاهها با استفاده از ساختارهایی مانند HNSW، IVF یا PQ امکان جستجوی شباهت مؤثر را فراهم میکنند و میتوانند پرسوجوهای نزدیکترین همسایه را حتی در مجموعههای بزرگ با سرعت بالا انجام دهند. در زمینهٔ یک پایگاه دانش، بردارها معنای معنایی اسناد، سوالات یا قطعههای کد را ضبط میکنند و این امکان را میدهند تا اطلاعات بر پایهٔ شباهت مفهومی بهجای مطابقت دقیق کلمات کلیدی بازیابی شوند. تسلط بر نحوهٔ راهاندازی، پر کردن و پرسوجو در یک پایگاه داده برداری برای ساخت تجربههای جستجوی مدرن مبتنی بر هوش مصنوعی اساسی است.
شما یاد گرفتهاید که چگونه از پایگاههای داده برداری استفاده کنید، اسناد را بهصورت هوشمندانه تقسیم کنید، با متادیتا فیلتر کنید و جستجوی معنایی را با تطبیق کلیدواژه ترکیب کنید. حالا زمان آن است که همه این مهارتها را کنار هم بگذارید و چیزی بسازید. این پروژه از شما میخواهد یک سیستم جستجوی کامل برای … Read more
چشمانداز هوش مصنوعی بسیار گسترده است، اما با یک گلوگاه حیاتی روبرو شده: زیرساختی که به آن قدرت میبخشد. مقالهای اخیر در CIO.com این چالش را برجسته کرده و بیان میکند: «زیرساختی که امروز هوش مصنوعی را به حرکت درمیآورد، پاسخگوی نیازهای فردا نخواهد بود.» این بدان معناست که مدیران ارشد فناوری اطلاعات در رقابتی … Read more