让我们试想一下：如果有 那么 一个软件实体能够根据自身的特性自主地与外界进行交互，根据收集到的数据情况做出合理的决策，并在特定场景下以最少的人为干预执行任务，从而减少人类的参与。这正是AI Agents的价值所在。然而， 大家 可能会好奇：AI Agents到底是什么？它们是如何工作的...(more)

本文旨在对向量数据库的运维进行深入分析，并与传统数据库进行对比，以揭示其在运维方面的差异性。通过详细探讨向量数据库与传统数据库在数据模型、存储结构、查询处理、索引技术等方面的差异，方便理解向量数据库的特点和优势。通过提供一些最佳实践和运维设计策略，帮助运维团...(more)

感谢分享，对端侧关键技术的描述简介明了。 微软苹果都发布了端侧开源大模型，今后的大模型领域将更加细化和轻量化。等真正能够在手机上运行的时候才是质变的阶段。

大模型应用广泛，但存在框架局限、数据需求大等问题。未来发展方向包括小型化、专业化等。大模型将成为各行业的落地利器，开源大模型能提高社区追随度和模型完善度，闭源大模型则能形成技术先发优势。...(more)

金融行业应用大模型需加强数据安全保护，采用访问控制、数据脱敏、数据加密等措施，建立明确的数据隐私和安全政策，选择可信的供应商，防止数据滥用和泄露。

本文探讨了如何构建高效的资源配置策略以支持大型模型项目，需要综合考虑多个方面，包括明确目标和需求、全面资源评估、动态资源调配、强化项目管理能力和持续优化改进等。同时，建议从企业战略高度和实施两个方向考虑项目的投入和产出，采取模型压缩与优化、减少开发成本、合作...(more)

数据清洗在长尾场景下需注意数据原始性、质量标准、验证、转换、填充、异常值处理、特征选择、平滑、标注、微调、隐私保护、去重等，高质量数据集对机器学习模型训练至关重要，企业数字化和数据治理水平也很重要。...(more)

优化模型性能指标，提高业务效率，保障数据隐私，提高用户满意度，为企业带来长远发展潜力。

向量数据库高可用架构设计需关注数据冗余、复制策略、负载均衡、故障恢复、容错性、数据一致性、安全性等，可采用云化、多服务器集群或专业存储等方案，保障业务连续性、数据可靠性和安全性，提高系统故障容忍性和快速恢复能力，满足高性能和扩展性需求。...(more)