人工智能和大数据

2026-01-26andy阅读(75)评论(0)

在构建和部署AI模型的过程中，评估模型的性能（如准确率、召回率）是标准流程。然而，模型在不同人群子集（如基于性别、种族、年龄）上的表现可能存在显著差异，这便是“公平性偏差”。Fairlearn是一个强大的开源工具包，专门用于评估和缓解机器学...

2026-01-25andy阅读(44)评论(0)

引言：为什么需要FST？ 在搜索引擎技术中，词典（Term Dictionary）是核心组件，它存储了索引中出现过的所有唯一词汇。传统的词典实现，如简单的哈希表（HashMap）或基础的前缀树（Trie），虽然查找速度快，但存在严重的内存浪...

2026-01-25andy阅读(53)评论(0)

在AI基础设施（AI Infra）的实践中，部署来自第三方供应商的模型和服务是一项日益普遍但风险重重的任务。这些“黑箱”模型可能隐藏着供应链攻击、未授权的训练数据使用，或是不符合性能要求的问题。制定合规要求不仅仅是法律部门的职责，更是AI基...

2026-01-25andy阅读(45)评论(0)

在处理千万甚至上亿规模的向量数据时，传统的暴力搜索（如 IndexFlatL2）已经无法满足毫秒级的检索需求。FAISS 提供的倒排文件索引（Inverted File Index），即 IndexIVF，是解决这一性能瓶颈的核心技术。它通...

2026-01-25andy阅读(46)评论(0)

在AI模型从研发到生产部署的过程中，伦理和合规不再是事后考虑项，而是必须嵌入到MLOps生命周期中的关键环节。一个高效的AI伦理委员会（AEC）是企业管理模型风险、维护品牌信任和遵守新兴法规（如欧盟的AI Act）的核心机制。 1. 明确委...

2026-01-24andy阅读(54)评论(0)

Elasticsearch（基于Lucene）在数据写入时，并不会立即修改大文件，而是不断创建小的、不可变的索引文件，这些文件被称为“段”（Segment）。段数量过多是影响Elasticsearch性能的常见瓶颈：过多的段会占用更多的文件...

2026-01-24andy阅读(66)评论(0)

AI系统的生命周期合规（AI Governance Compliance）是现代MLOps基础设施中不可或缺的一部分。随着法规（如欧盟的AI Act）的收紧，确保模型在数据采集、训练、测试到部署的各个阶段都满足公平性、透明度、稳健性及数据隐...

2026-01-24andy阅读(57)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是目前业界公认最强大的向量搜索库之一。在 Faiss 中，最基础也是最精确的索引类型是暴力检索索引（Flat Indexes），其中最常用的是 IndexFlatL...

2026-01-24andy阅读(46)评论(0)

倒排索引（Inverted Index）是几乎所有现代搜索引擎（包括 Lucene、Elasticsearch、Solr）实现快速、高效全文检索的基础。理解倒排索引的内部构造，特别是其两大核心组件——Term Dictionary (术语字...

2026-01-24andy阅读(53)评论(0)

Faiss (Facebook AI Similarity Search) 是处理大规模向量搜索的利器。然而，面对数十亿级的向量数据，选择合适的索引架构至关重要。错误的索引选择可能导致内存溢出或查询速度极慢。本篇文章将聚焦于如何根据资源限制...