Chroma 向量数据库通过高效的相似性搜索算法，简化了高维数据的查询过程。核心是使用余弦相似度等度量快速检索相似向量。结合 Python 的易用性，它非常适合 AI 开发。实际应用中，记得选择合适嵌入模型并测试性能。如果您有特定数据集或需求，我可以进一步优化示例！

核心差异BERT专注于理解任务（双向编码），适合分类、问答等。GPT专注于生成任务（自回归解码），适合文本生成、对话。应用选择如果需要高精度理解上下文（如情感分析），优先选择BERT。如果需要创造性输出（如故事生成），优先选择GPT。发展趋势：两者常结合使用（如BERT用于输入理解，GPT用于输出生成），推动NLP应用如智能搜索、AI写作工具。实际应用中，建议使用Hugging Face库（如示例

元学习（meta-learning）则是一种“学会学习”的机器学习范式，旨在使模型快速适应新任务，仅需少量样本（小样本适应能力）。DeepSeek作为先进的AI模型，其小样本适应能力在Web抠图任务中的验证至关重要。验证DeepSeek的小样本适应能力在Web抠图任务中，能显著提升效率（减少样本依赖50%以上），推动智能网页应用。验证需基于实验，分为数据准备、模型训练、评估三阶段。目标：证明Dee