AI幻觉问题的解决策略

AI幻觉问题的解决策略?

 AI幻觉是指人工智能系统在处理数据时产生的误判或错误输出,这种现象可能由多种因素引起,包括数据质量问题、算法缺陷等。为了更好地理解和解决AI幻觉问题,研究人员开始利用向量数据库来存储和分析大量的数据样本,以便找出导致幻觉的根本原因,并优化算法。

 向量数据库在解决AI幻觉问题中发挥着重要作用。通过向量数据库补充生成人工智能模型和外部知识库,以确保它们提供可靠的信息。例如,Chroma是一个开源的、AI本地的嵌入式向量数据库,旨在简化通过使知识、事实和技能对大型语言模型(LLM)规模上的机器学习模型可插拔,从而创建由自然语言处理驱动的LLM应用程序的过程,同时避免幻觉。

 如何找支持全局索引的向量数据库公司?市场上有多种产品,如elasticsearch、Milvus和HNSWlib等,它们都提供了全局索引功能。选择合适的向量数据库需要根据具体的业务需求和预算进行评估。

 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。