关于如何创建zkSync 的分析仪表板
1.注册 打开Space and Time 官网如下： https://app.spaceandtime.ai/ 点击登录，我们可以选择钱包直接进行登录点击注册试用输入用户名，点击确认，钱包签名完成就可以注册成功了2.查询使用 点击查询-查询新的内容-输入需要查询的内容-自然语言查询必须打开ai功能查询内容例如：zkSync近一个月新增智能合约数量及分布查询出结果，选择合适的可视化进行保存，创建仪表板需要用到设置名称，然后保存3.仪表板的创建 点击仪表板-创建新的仪表板设置我们需要设置的仪表板背景图导入之后我们可以设置，标题的文字-颜色，展示栏的颜色点击可视化-我们可以把创建的可视化数据放到展示栏点击仪表板信息，可以填写更详细的内容和仪表板的结束，包括发布仪表板的隐私权限，根据自己的需要设置。设置完成点击发布，仪表板就创建好了
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向量搜索的成功之道
https://www.spaceandtime.io/blog/vector-search-to-success 在2022年之前，如果你想快速回忆起你最喜欢的书中的某段文字或刚刚看过的电影中的一句台词，而没有实际的作品在你面前，你可能会求助于搜索引擎。你会用一个精心设计的搜索输入来提示，浏览返回的结果，访问看起来包含答案的SparkNotes或IMDB链接，并在页面上找到你要找的文本，仅需几分钟。现在，你只需打开ChatGPT，输入“终结者中最著名的台词是什么？”或“写出《双城记》的开篇段落”，即可在几秒钟内得到你的逐字答案。 大型语言模型（LLM）的最简单用途之一是作为知识数据库。LLM经过训练，涵盖了丰富数据集的信息，像ChatGPT这样的接口使其变得易于检索。当你提示ChatGPT返回电影或书籍的内容时，你实际上是在利用模型在训练期间接触到的信息的回忆能力。但是，如果它没有接受过《终结者》剧本的训练，或者其权重没有给予狄更斯作品足够的重视呢？为了为即使是最简单的信息检索用例（如基本的信息检索）提供最准确和相关的结果，LLM需要复杂的索引和检索机制，以精确访问广泛的信息。...
向量搜索的成功之道
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