比如可用 LLaVA-7b 生成图片摘要,Chroma 作为向量数据库,Nomic’s GPT4All 作为开源嵌入模型,多向量检索器,Ollama.ai 中的 LLaMA2-13b-chat 用于生成应答 [11]。 3. Self-RAG详解 一直在想两个问题: 一是每次 query 时,通过向量库召回上下文是否必要。 二是我们用到的推理 LLM 上下文窗口不会太大(比如 B
多向量检索将文档表示为多个向量 。从不同角度捕捉文档语义信息 。增强了对复杂语义的表示能力 。可应对包含多主题的文本检索 。Rag密集检索训练成本相对较高 。需要大量标注数据来优化模型 。模型训练时间通常比较长 。 稀疏检索的语义理解能力相对弱 。难以处理语义模糊或隐含的情况 。多向量检索增加了计算复杂度 。
斯坦福、加州大学伯克利分校和苏黎世联邦理工学院的研究人员推出WARP,一个高效的多向量检索引擎,通过WARPSELECT动态相似性推算、隐式解压缩和两阶段约简等关键技术,显著提升了检索速度和效率,并在保持高质量检索结果的同时,降低了查询延迟和存储需求,相比XTR和ColBERTv2/PLAID等现有方法有显著改进。 论文介绍 多向量检索 ...
华盛顿大学的研究团队引入了 VectorSearch,这是一种新颖的文档检索框架,旨在解决这些限制。VectorSearch 集成了先进的语言模型、混合索引技术和多向量查询处理机制,以显著提高检索精度和可扩展性。通过利用向量嵌入和传统索引方法,VectorSearch 可以有效地管理大规模数据集,使其成为复杂搜索操作的强大工具。该框架结合了缓存...
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...
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...
功能概述用户可以在一个doc中的某个向量字段中存储多个向量内容进行检索,例如向量维度为128维,向量字段中可以存储256(两个向量)、384(三个向量)等向量维度的整数倍个向量,查询时可以通过向量命中字段中的任何一个向量进行召回。使用场景在长文本切片后,将每个切片的
在本次讲座中,我们将揭示生成式检索的匹配框架,展示其在衡量相关性时与多向量检索模型的共通性。通过这一视角,我们希望能深入剖析生成式检索的索引结构,并探讨其对未来研究的启发意义。 作者介绍 吴世广是山东大学信息检索实验室的硕士...
向量检索:基于图索引的多向量检索及其GPU加速 随着信息时代的到来,数据量正以惊人的速度增长,如何从海量数据中快速、准确地检索到所需信息成为一个重要的问题。向量检索技术作为一种基于图索引的多向量检索方法,在信息检索领域中发挥着越来越重要的作用。本文将重点介绍向量检索技术及其基于GPU加速的实现方式,为读者揭示...