StarRocks 向量索引如何讓大模型“記性更好”?
隨着 ChatGPT、DeepSeek 等大語言模型的普及,我們已經能夠與 AI 進行流暢的對話。然而,即使是最先進的大模型也面臨着“記憶困境”,具體表現模型只能記住訓練時接觸的知識,且這些知識在使用時很可能會過期。實際應用或在處理特定領域問題時,可能生成看似合理但實際錯誤的內容。 大模型的“知識固化”問題一定程度上限制了其在企業級應用中的價值。那麼,如何讓大模型擁有更好的“記性”,實現知識的動態
昵稱 鏡舟科技
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隨着 ChatGPT、DeepSeek 等大語言模型的普及,我們已經能夠與 AI 進行流暢的對話。然而,即使是最先進的大模型也面臨着“記憶困境”,具體表現模型只能記住訓練時接觸的知識,且這些知識在使用時很可能會過期。實際應用或在處理特定領域問題時,可能生成看似合理但實際錯誤的內容。 大模型的“知識固化”問題一定程度上限制了其在企業級應用中的價值。那麼,如何讓大模型擁有更好的“記性”,實現知識的動態
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為什麼需要 MPP 數據庫? 在數據爆炸的時代,傳統數據庫處理 TB 甚至 PB 級數據時往往力不從心,查詢緩慢,無法支撐實時分析需求。這種情況下,MPP 數據庫成為解決大規模數據分析性能瓶頸的關鍵技術。 想象一下:一個電商平台在大促期間,原本穩定的系統突然卡死;一個數據彙總應用在處理全年數據時崩潰。這些都是我們在高併發、高吞吐量場景下常見的問題。為什麼會這樣?因為系統設計時沒有考慮極限情況下的數
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