什么是相似度搜索？
相似度搜索是一种在大型数据集中高效检索与查询对象最相似对象的计算技术，它通过量化对象之间的相似性（如使用余弦相似度或欧氏距离等度量方法），实现快速匹配和排序。这种技术广泛应用于信息检索、推荐系统、图像识别和自然语言处理等领域，旨在从海量数据 […]
分类： AI产品术语
什么是嵌入（Embedding）？
嵌入（Embedding）是人工智能领域中的一项核心技术，它通过将离散的、高维的数据（如文本词汇、图像特征或用户行为）映射到低维、连续的向量空间中，实现数据的稠密表示。这种映射过程不仅压缩了原始信息的维度，还捕捉了数据的内在结构和语义相似性 […]
什么是向量数据库？
向量数据库（Vector Database）是一种专门设计用于存储、索引和高效查询向量嵌入数据的数据库系统。向量嵌入是将文本、图像等非结构化数据通过机器学习模型转化为高维空间中的数值表示，向量数据库的核心功能在于支持快速的相似度搜索操作，如 […]
什么是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）？
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种人工智能技术，它通过检索外部知识库中的相关信息来增强生成模型的输出能力。具体而言，在生成回答或内容时，系统首先从大规模文档数据库（如向量索引存储的文 […]
什么是树状搜索（Tree-of-Thought, ToT）？
树状搜索（Tree-of-Thought, ToT）是一种人工智能技术，它模拟人类认知过程，通过构建树状结构来探索和评估多个可能的思考路径。在这种方法中，每个节点代表一个思想状态或部分解决方案，边表示推理步骤，系统通过搜索这棵树来优化决策或 […]
什么是自我一致性（Self-Consistency）？
自我一致性（Self-Consistency）是一种在大型语言模型推理任务中提升输出准确性的技术，其核心在于通过多次生成不同的响应路径并选择其中一致性最高的结果来增强模型的可靠性和可信度。该方法利用模型的概率采样能力产生多样化输出，然后通过 […]
什么是复杂思维链（Complex Chain-of-Thought）？
复杂思维链（Complex Chain-of-Thought）是指在人工智能领域，特别是大型语言模型中，一种高级推理方法，通过多步、迭代或分支的思维过程来分解和解决复杂问题。相比于基本思维链，它涉及更深层次的认知步骤，如错误纠正、假设检验或 […]
什么是思维链（Chain-of-Thought, CoT）？
思维链（Chain-of-Thought, CoT）是一种用于大型语言模型的提示技术，通过引导模型逐步生成中间推理步骤来解决复杂问题，从而提升任务性能。它模拟人类的认知过程，要求模型在输出最终答案前详细阐述思考路径，例如在数学推理或逻辑任务 […]
什么是上下文学习（In-context Learning）？
上下文学习（In-context Learning）是指大型语言模型通过输入上下文（如少量任务示例）在推理过程中动态学习新任务的能力。模型无需更新参数，仅依靠提示中的示例调整行为，实现对新输入的适应，例如基于几个问答对生成后续答案。这种能力 […]
什么是少样本学习（Few-shot Learning）？
少样本学习（Few-shot Learning）是一种机器学习范式，旨在使模型能够在仅有少量标注样本（如几个到几十个）的情况下，快速学习并适应新任务或新类别。与传统监督学习依赖海量数据不同，少样本学习通过元学习（meta-learning） […]