分类目录归档：基础设施

LSTM

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长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory） 是一种特殊的循环神经网络（RNN），用于解决标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失问题。LSTM通过引入多个门控机制，能够在较长的时间范围内保持信息，从而有效地捕捉长时间依赖关系。LSTM在自然语言处理（NLP）、语音识别、机器翻译、时间序列预测等领域得到了广泛应用。

1. LSTM的基本结构

LSTM的关键创新是其内部结构与标准RNN的不同，它引入了记忆单元（cell state），并使用门控机制控制信息的流动。LSTM的基本单元由四个主要组成部分：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate...

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运维智能体-Agent-AI

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运维智能体（AIOps: Artificial Intelligence for IT Operations）

运维智能体，又称为AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations），是利用人工智能（AI）、机器学习（ML）和大数据分析技术，来自动化、优化和增强IT运维管理的一种智能系统。运维智能体能够通过智能化的方式处理和分析大量的IT运营数据，自动识别系统中的潜在问题、优化资源配置、进行故障预测和自动修复，从而提高IT运维效率，降低人工干预，提高系统的可靠性和可用性。

运维智能体的核心目标是通过智能化的手段，将IT运维的复杂性降低、提升效率...

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Agent AI

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Agent AI（智能体人工智能）是人工智能领域中一个备受关注且有着重要应用价值的概念，以下是关于它的详细介绍：

定义与基本原理

  • 定义：Agent AI通常是指能够自主感知环境、进行决策并采取行动以实现特定目标的人工智能实体。它可以类比为一个虚拟的“智能代理人”，拥有对周围环境信息收集、分析判断以及基于目标导向执行相应动作的能力，就像人类在完成任务时根据所处环境和想要达成的目的去思考、做决策并付诸行动一样。
  • 基本原理：一般基于机器学习、深度学习等人工智能技术构建，内部会配备相应的感知模块用于接收外部环境数据（比如传感器传来的数据、文本信息、图像信息等），然后通过内置的算法和模型（如神经...

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vector Embedding-AI

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向量嵌入（Vector Embedding），也常被称作词嵌入（Word Embedding）等（在不同应用场景下叫法略有不同，但本质相关），是自然语言处理（NLP）以及机器学习等领域中一个非常重要的概念，以下为你详细介绍：

定义

  • 向量嵌入实际上是一种将高维的、稀疏的、离散的数据（比如文本中的字词等）转换为低维的、稠密的、连续的向量表示形式的技术。简单来说，就是把像一个个单独的字词或者其他类型的数据对象，通过特定的算法映射到一个向量空间里，使得这些原本不好直接处理的数据，变成能用数学方法方便操作的向量形式，而且在这个向量空间里，相近语义或者相关联的数据对应的向量在空间位置上也会比较接近...

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LSTM-AI

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LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，它在处理和记忆序列数据方面表现出色，尤其是对于那些时间跨度较长的重要信息。LSTM被设计用来解决标准RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。

LSTM的关键特点：

  1. 门控机制：

  2. LSTM引入了三个门控机制：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate），这些门控可以控制信息的流动，从而解决长序列依赖问题。

  3. 单元状态（Cell State）：

  4. 除了隐藏状态（hidden state）之外，LSTM还有一个单元状态（cel...

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RAG-AI

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RAG，即Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的人工智能技术。这种技术主要用于自然语言处理（NLP）领域，特别是在构建能够理解和生成自然语言的系统时。RAG模型由Facebook AI Research (FAIR) 提出，它结合了检索模型的长处和生成模型的能力，以提高语言生成任务的性能。

RAG的关键特点包括：

  1. 检索阶段（Retrieval Phase）：

  2. 在这个阶段，模型会从一个大型的文档集合中检索出与输入查询最相关的文档片段。这通常通过使用向量检索技术实现，如基于BERT的嵌入。

  3. ...

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