在大模型时代,将BM25这类稀疏检索与向量检索相结合,通常能取长补短,大幅提升检索效果。 之所以将BM25称为稀疏检索算法,是因为文档和Query是使用稀疏向量表示的,向量维度通常等于所有文档中唯一词(词表)的数量,其中大部分值都是0,所以称为稀疏向量,与之相对的是稠密向量,也就是深度学习火了之后,Word Embedding以及向量模型所产出的向量,它的
鉴于text-embedding-v2模型生成的向量维度为1536维,因此将dense_dim设置为1536。 该示例使用了Milvus 2.5最新的能力,通过创建 bm25_function 对象,Milvus就可以自动地将文本列转换为稀疏向量。 同样,在处理中文文档时,Milvus 2.5版本也支持指定相应的中文分析器。 重要:在Schema中完成Analyzer的设置后,该设置将对该...
数据清洗:去除噪声(如HTML标签、重复文本)、规范化(小写化、拼写校正)、实体识别(链接到知识库)。3. 向量嵌入(Embedding)优化领域适配微调:在领域数据上微调预训练嵌入模型(如BERT、RoBERTa),提升语义表示能力。多向量编码:对长文档生成多个向量(如按段落),检索时综合多个向量得分。量化与压缩:使用PQ(Product Quantiza...
步骤二:数据准备 本文以 Milvus 官方文档作为示例,通过 LangChain SDK 切分文本,作为 Embedding 模型 text-embedding-v2 的输入,并将 Embedding 的结果和原始文本一起插入到 Milvus 中。 from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterf...
本文以 Milvus 官方文档作为示例,通过 LangChain SDK 切分文本,作为 Embedding 模型 text-embedding-v2 的输入,并将 Embedding 的结果和原始文本一起插入到 Milvus 中。 from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_com...
Xinference 的作用精准排序增强:对初步检索(如基于BM25、Embedding相似度)的文档进行重新打分和排序,优先保留高相关性内容。噪声过滤:剔除低质量、冗余或离题文档,减少大模型生成时的干扰。多模态支持:兼容文本、图像、结构化数据的混合检索排序(若支持多模态版本)。性能优化:通过分布式计算加速海量候选文档的排序过程,...