梯度下降算法在优化机器学习模型参数时发挥着重要作用。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。这些数据库能够支持高效的向量相似度计算和检索,从而提高机器学习的准确性和效率。然而,随着AI技术的发展,AI幻觉问题逐渐显现,即AI模型可能会生成看似合理但实际上并不存在的数据。因此,在选择向量数据库时,我们需要确保其具备强大的数据校验和过滤能力,以避免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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