一款窝囊的全自动牛马

本文介绍向量检索服务DashVector动态量化功能和作用。背景介绍量化（Quantization）是向量检索技术中一种常用的优化方法，通过一定程度的精度（召回率）损失，来换取性能的大幅度提升，以及内存占用（索引文件大小）大幅度降低。向量检索服务DashVector支持向量的动态量化，用户仅需在新建Collection时选择对应的量化策略，即可无感的使用量化功能。开启动态量化前提条件已创建Cluster已获得API-KEY已安装最新版SDK代码示例说明需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_END...

1.深度AI使用建立自己的project无论是chatgpt还是deepseek,claude,都面临一个联网就无法上传文件的缺点。这样会导致我们每次问AI问题的时候无法基于之前给的资料，现在付费版的chatgpt,claude都有project的概念。比如我们可以把新建一个project，把产品需求文档、会议记录以及与项目相关的资料都传到project里。这样你再去提问，就可以最大程度得到基于真实资料的回复，降低AI幻觉。AI很吃上下文，你给的越准确越多，它消化的越多。2.灵活使用不同AI这句话说起来简单，但是其实我们人总会有一种路径依赖。如果用惯了一种工具，很难去更新迭代，现在AI发展速度如此之快，对于不同问题都有更匹配的AI工具。对于难题，还可以同时丢给不同AI，比如现在你要策划一个论坛活动，你同时问几个模型，有点先从目标群体入手，有点还指定财务预算，有点更看重流程。把不同Ai的深度思考进行对比，才能对这件事有一个更立体的认识。推理过程有时候比答案更重要。3.精准打磨promptprompt是与AI对话的“第一界面”，它的质量直接决定输出的深度。如果只是简单的提问，得到的回到也肯定只是浅显的回复。有效的prompt应该包含三部分。角色，任务，要求。例如:我是一名26届校招生，请基于我给你的公司招聘信息，结合我的简历，找出专业匹配度最高的3个岗位，并列出适配的理由，最后给出推荐优先级。即使你有Project中的丰富资料，如果提问模糊，AI仍可能忽略关键信息或产生幻觉。所以精准打磨Prompt是用好AI的关键。

有人说我是“做题家”，我倒觉得这更多是一种“酸”。能把题做好，本身就是能力的一部分，说明肯下功夫、能坚持、愿意花时间钻研。做题不是目的，而是过程。通过做题，我学会了思考问题、拆解问题，也积累了基础和自信。与其嘲讽别人努力，不如承认努力本身就值得尊重。如果认真学习、踏实进步都要被贴标签，那我宁愿当一个一直向前的“做题家”。

 没关系的，记录一下