Lucene 倒排索引结构详解:从 Term Dictionary 到 Postings List
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...
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...
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...
中国《互联网信息服务深度合成管理规定》(简称DSMR或《规定》)对提供深度合成服务(Deep Synthesis)的技术提供方提出了严格的合规要求,核心在于保障生成内容的可追溯性(Traceability)和显著标识(Labeling)。对...
在高风险场景下(如医疗、金融、自动驾驶),AI模型的部署不再是简单的API调用,而必须是经过严格审查和验证的系统工程。系统化风险评估(Systematic Risk Assessment, SRA)是确保高风险AI系统安全、合规和鲁棒性的关...
在AI模型部署进入生产环境时,模型的透明度、可解释性以及合规性变得越来越重要。Model Card(模型卡)作为一种标准化的文档,提供了关于模型性能、预期用途、限制、训练数据和伦理考量等关键信息,是实现负责任AI(Responsible A...
概述:AI训练数据中的“被遗忘权”挑战 GDPR(通用数据保护条例)赋予了用户“被遗忘权”(Right to be Forgotten, RtBF),要求企业在用户请求时永久删除其个人数据。在传统的数据库系统中,这相对简单。然而,在AI基础...
在AI模型部署和训练中,数据隐私合规性是不可回避的挑战。数据保护法规(如GDPR、CCPA)要求严格保护用户敏感信息,但这往往与模型对高质量、大规模数据的需求相冲突。差分隐私(Differential Privacy, DP)技术提供了一种...
随着全球特别是中国对人工智能算法监管的日益严格(如《互联网信息服务算法推荐管理规定》),AI模型的部署已不仅仅是技术挑战,更包含了重要的合规挑战。AI算法备案(特别是针对面向公众提供服务的算法)要求技术提供方提交详细的技术文档和安全评估报告...
欧盟AI法案(EU AI Act)的通过,标志着AI模型部署正式进入强监管时代。对于AI基础设施和模型部署工程师而言,这不再仅仅是法律部门的问题,而是如何将合规性要求转化为可操作的MLOps流程的技术挑战。 本文将聚焦于如何将模型的风险分类...
在复杂的AI Agent应用中,如多步骤决策、工具调用和长链推理,一个核心挑战是缺乏透明度(即“黑箱”问题)。当Agent的最终输出不符合预期时,我们很难知道它在哪一步做出了错误的决策、调用了错误的工具,或是接收到了不正确的中间输入。为了解...