🍋🍋🍋🍋Milvus 是一款开源的向量数据库（2019年提出），其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大规模。作为一个专门设计用于处理输入向量查询的数据库，它能够处理万亿级别的向量索引。与现有的关系型数据库主要处理遵循预定义模式的结构化数据不同，Milvus 从底层设计用于处理从非结构化数据转换而来的嵌入向量。随着互联网的发展和演变，非结构化数据变得越来

技术价值降低内容创作门槛提供个性化体验帮助有需要的人群伦理考量声音版权保护防止滥用（如诈骗）隐私保护作为技术爱好者，我们既要拥抱技术的进步，也要关注技术的合理应用。毕竟，技术的最终目的是让生活变得更美好。音色克隆技术的发展让我们看到了 AI 理解和模仿人类声音的巨大潜力。从最初需要大量数据训练，到现在只需几秒音频就能实现高质量克隆，技术的进步令人惊叹。如果你对这个领域感兴趣，不妨从一些开源项目开始

PromptTuning（提示调优）是一种参数高效的大模型适配技术，属于 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调）的分支，核心目标是用极少的训练成本，让大模型快速适配特定任务的输出格式 / 风格 / 能力—— 比如你的体检报告质控需要模型「稳定输出 JSON 结构化结果、不漏检异常指标」，居家养老机器人需要模型「固定用温和的家人语气回复」，这些都可以

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🍋🍋AI🍋🍋面对医疗数据标准化的复杂挑战，传统的解决方案主要依赖人工整理和规则匹配，但这些方法在面对现代医疗信息化的需求时，已经显露出明显的局限性。

Hive还提供了自己的文件格式和存储机制，例如Hive表的默认存储格式是面向列的ORC（Optimized Row Columnar）格式，这使得Hive在处理大规模数据时具有更好的性能和扩展性。因此，可以说Hive是基于MapReduce的查询和分析工具，它充分利用了Hadoop的分布式处理能力，能够对大规模数据进行高效的处理和分析。所以Hive基于MapReduce的数据仓库工具，它通过Hiv

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LangGraph是LangChain生态系统的核心组件，专门用于构建基于图结构的复杂工作流和Agent系统。相比传统的链式调用，LangGraph提供了更强大的流程编排能力。核心优势：结构化工作流：支持分支、循环和条件逻辑状态管理：强大的上下文维护机制可视化监控：与LangSmith深度集成可扩展性：易于集成自定义组件​"""Agent状态定义"""query: strAI Agent架构：决策

🍋🍋AI学习🍋🍋🔥系列专栏： 👑哲学语录: 用力所能及，改变世界。💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞模型压缩的四种主流技术：Pruning 剪枝：Quantization 量化：Knowledge distillation 知识蒸馏：Low-rank factorization 低秩因式分解:实际部署的时候需要一些模型加速的方法，每种框架