文章非常详细地介绍了向量数据库高可用架构的设计思路,为同行提供了很好的思路,如果能有向量数据库和其他数据库在高可用架构对比就更加完美了。
专家们提出了多种解决方案,包括增强数据质量、进行数据增强、拓展训练数据以优化模型性能和泛化能力,以及在微调过程中平衡使用原始模型和新数据的训练。此外,还讨论了如何通过引入其他评估指标和校验方法来监控模型性能
文章中提到的专家们分享了他们的见解和经验,展示了大模型在信用评分、算法交易、欺诈检测和投资顾问等领域的实际应用案例。这些应用案例说明了大模型技术如何在实际操作中发挥作用,以及它们如何为金融服务行业带来创新
文章中提到的维度如功能需求、可扩展性、可用性、算法性能、可解释性、可管理性、安全性和隐私保护、技术支持和社区支持、性价比以及未来发展和可持续性等,都是在选型过程中需要综合考虑的关键因素。特别是在金融行业
市场占有率较高,希望可以推广到更多中小企业
在金融领域的认可度和占有率还是第一梯队
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