面对海量数据,稀疏检索需要在短时间内返回结果,让用户能够及时获取信息。 3、可扩展性: 随着数据量的不断增长,稀疏检索需要具备处理大规模文档集的能力,保持稳定的性能。 简单来说,稀疏检索的目标是通过关键词的表面匹配,在浩如烟海的信息中为RAG的生成模型提供高质量的输入文档。 4、使用稀疏检索的例子 假设我们有...
稀疏检索在普通服务器就能运行,稠密检索通常需要GPU加速。中小企业若预算有限,可优先部署Elasticsearch实现关键词检索;拥有AI团队的企业可微调预训练模型,用Faiss构建向量数据库。开源工具如Pyserini支持混合检索系统搭建,降低技术门槛。 数据预处理环节差异显著。稀疏检索需要分词、去停用词、构建倒排索引,注重词形处理;稠密...
Sparse稀疏检索介绍 在处理大规模文本数据时,我们经常会遇到一些挑战,比如如何有效地表示和检索文档,当前主要有两个主要方法,传统的文本BM25检索,以及将文档映射到向量空间的向量检索。 BM25效果是有上限的,但是文本检索在一些场景仍具备较好的鲁棒性和可解释性,因此不可或缺,那么在NN模型一统天下的今天,是否能用NN模型...
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 。
稠密检索(Dense Retrieval, DR)一般指的是将documents编码为稠密向量(Dense Vector),这个如今一般都通过预训练模型的encoder进行完成,例如BERT或者T5等(GPT这种decoder架构的也可以做到)。随后基于向量数据库(如FAISS)等进行类似于K近邻的搜索方法,来查找与查询内容接近的高维文档向量。 稀疏检索(Sparse Retrieval, SR)将...
在当今的信息检索领域,随着人工智能和自然语言处理技术的发展,稠密向量检索和稀疏向量检索成为了两种主要的研究方向。稠密向量检索依托于高维空间中的向量表示,能够捕捉文档的深层语义信息,而稀疏向量检索则侧重于关键词的匹配,依赖于文档中词条的存在与否。此外,BM25算法作为一种经典的信息检索模型,以其高效处理关键词查询...
相关性表现在不同查询上的稳定性:zero-shot 语义检索要求语义编码模型在不同背景的数据集上都有不错的相关性表现,即要求语言模型即开即用,无需用户在自己的数据集上 fine-tune。利用稀疏编码与词向量(Term Vector)同源的特性,Neural Sparse 可以在遇到陌生文字表述(行业专有词、缩写等等)的时候向文本匹配降级,从而...
在信息检索领域，密集检索（denseretrieval）和稀疏检索（sparseretrieval）是两种常见的检索方法。 密集检索是基于词嵌入（WordEmbedding）的检索方法。在该方法中，将查询中的关键词和文档中的词汇向量化，然后根据词之间的向量相似度进行计算，从而找到与查询最相似的文档。因为需要对每个词汇都进行向量化，所以在该方法...
稀疏检索就是这样,它先根据一些事先设定好的关键特征或者标签来进行分类和筛选。 比如说,我们在网上搜“红色的苹果”,稀疏检索就会先根据“红色”和“苹果”这两个关键特征去筛选出相关的内容。这难道不神奇吗? 再讲讲稠密检索。这可就像是有一个超级聪明的小助手,它能理解我们要找的东西的深层次意思。 比如说,...
稀疏向量是收费才能使用的功能,且只针对英文效果出色。所以这里只看Bm25和稠密向量的方式。 统计1:其中BM25召回成功的,向量检索召回失败的有27个。13% 统计2:其中向量召回成功,但是BM25召回失败的有6个。3% 结论四:BM25是否真的好于向量检索? 其中向量检索,严重依赖外部的文本嵌入的模型,假如模型没有训练过某个领域...