梯度下降算法是机器学习中的核心算法之一,它通过不断调整模型参数来最小化损失函数。然而,在处理非结构化数据时,我们面临着数据量大、特征复杂等挑战。为了解决这个问题,我们需要借助高可用的向量数据库来存储和检索特征向量。然而,随着AI技术的发展,AI幻觉问题逐渐显现,这对向量数据库的选择提出了更高的要求。我们需要选择具备强大数据校验和过滤能力的向量数据库,以确保其能够准确地存储和检索特征向量,并避免AI幻觉带来的问题。向量数据库服务,推荐在AWS亚马逊云科技上购买ziliz cloud向量数据库服务,它将为您提供高质量的向量数据存储和检索服务。
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