父文档检索 - 切分思想流程示意 1.将一个文档切分为多个大段落,如上图例子切成了大的3个段落。这3个大的段落可以不存储在向量库中,可以以任何存储形式保存; 2.将每一个大段落都进行切分处理,一个大的段落获得对应的N多个小段落。所有的N多的小段落是要向量化存到向量数据库中的。 同理,在检索做向量相似度...
华盛顿大学的研究团队研发了一种名为 VectorSearch 的新型文档检索框架,该框架融合了混合索引技术、多向量搜索和优化的查询性能,旨在解决现有信息检索系统面临的挑战,显著提高检索精度和可扩展性。 论文介绍 信息检索领域由于数字数据的指数级增长而迅速发展。随着非结构化数据量的不断增加,用于搜索和检索相关信息的有效方...
本文介绍如何使用DashVector的多向量检索功能。 在某些AI检索的场景,会涉及一个实体对应多个向量,在检索时希望通过多个向量检索来找到最可能的实体,例如: 在自然语言处理中,标题和文档分别抽取为不同的向量特征,需要根据标题向量和文档向量同时做检索。 在商品检索时,商品的图片和文字分别抽取为不同的向量特征,需要根据...
在多关键词文本检索中,多维向量索引(Multi-dimensional Vector Index,简称MV Index)是一种被广泛使用的技术。本文将深入探讨多维向量索引在多关键词文本检索中的应用。 多维向量索引是一种基于向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)的索引结构。在VSM中,文档被表示为高维空间中的向量,每个维度对应一个特征项,而...
Faiss库由Facebook开发，专为稠密向量匹配设计，支持C++和Python调用，具备多种向量检索方式，包括内积和欧氏距离等。它支持精确检索和模糊搜索，广泛应用于人脸比对、指纹比对、基因比对等场景。京东开源的vearch是一个分布式向量搜索系统，能够存储和计算海量特征向量，用于图像、语音、文本等机器学习领域。
几款多模态向量检索引擎:Faiss 、milvus、Proxima、vearch、Jina等对比 随着人工智能的快速发展,多模态向量检索引擎在各个领域得到了广泛应用。这种技术能将不同类型的数据(如图像、文本、语音等)转换为统一的向量表示,便于进行复杂的计算和比较。在本文中,我们将对几款常用的多模态向量检索引擎进行对比,包括Faiss、milv...
多向量检索器（MultiVectorRetriever）允许每个文档存储多个向量，为复杂查询提供支持。LangChain提供基础MultiVectorRetriever，简化复杂设置。创建多个向量关键在于多角度表征文档。常用方法包括：手动添加，赋予明确控制权，确保查询指向特定文档。实现示例展示MultiVectorRetriever在检索演示中的应用。通过此方式，系统...
多向量索引的概念 多向量索引(MultiVector)是一种为单个文档创建多个向量表示的技术。这种方法的核心思想是: 将文档分割成多个小段 为每个小段生成独立的向量表示 在检索时考虑所有相关向量 实现方法 使用LangChain框架实现多向量索引: from langchain.retrievers import MultiVectorRetriever ...
探索检索增强生成(RAG)技术的无限可能:Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成 由于RAG 的整体思路是首先将文本切分成不同的组块,然后存储到向量数据库中。在实际使用时,将计算用户的问题和文本块的相似度,并召回 top k 的组块,然后将 top k 的组块和问题拼接生成提示词输入到大模型中,最终得到回...
Elasticsearch(从 8.11 版本及更高版本开始)支持单个字段中每个文档具有多个向量。 这样的文档可以通过文档的最相似向量的排名或者通过每个文档具有多个结果(可能在同一结果集中文档包含的每个向量含有一个)来排名。 对于密集向量和稀疏向量(例如,使用ELSER时)都是如此,但为了简单起见,博客的其余部分将与密集向量相关。