稠密向量检索(Dense Retrieval, DR)和稀疏向量检索(Sparse Retrieval, SR)是两种基于向量的文本检索方法,它们在技术原理上存在显著差异。 稠密向量检索依赖于将文本转换为高维空间中的连续向量表示。这些向量通常通过深度学习模型(如BERT、GPT等)生成,能够捕捉文本的语义信息。稠密向量检索的关键在于向量之间的距离计算,常...
稠密向量指的是向量中非零元素的密集程度高,大部分元素都是非零元素。比如,一个含有100个元素的向量,其中有90个元素是非零元素,这就被称为稠密向量。 二、什么是稀疏向量 相反的是稀疏向量,指的是向量中非零元素的比例较低,大部分元素都是零元素。比如,一个含有100个元素的向量,其中只有10个元素是非零元素,...
embedding模型中的稠密向量和稀疏向量 在自然语言处理领域，稠密向量和稀疏向量是两种截然不同的语义表征方式。前者将文本映射到低维连续空间，后者则通过高维稀疏方式捕捉特征，这种差异直接影响着模型效果和工程落地。传统稀疏向量通常采用词袋模型或TF-IDF方法构建，每个维度对应词典中的特定词语。比如处理"机器学习"这个...
稠密向量检索(Dense Retrieval, DR)和稀疏向量检索(Sparse Retrieval, SR)是两种基于向量的文本检索方法,它们在技术原理上存在显著差异。 稠密向量检索依赖于将文本转换为高维空间中的连续向量表示。这些向量通常通过深度学习模型(如BERT、GPT等)生成,能够捕捉文本的语义信息。稠密向量检索的关键在于向量之间的距离计算,常...
faiss的核心理念是利用稠密向量来提高搜索效率和查询质量。在faiss中,向量被表示为稠密矩阵,这些矩阵可以在CPU或GPU上高效地处理。通过将向量表示为稠密矩阵,faiss能够实现更快速和更精确的搜索。 技术原理 faiss稠密向量检索框架的技术原理包括两个方面:稠密向量的存储和检索,以及查询性能的优化。 在存储方面,faiss采用了...
💥稠密向量:这些向量中,大部分数值都是非零的。简单来说,就是每个元素都对整个向量的值有所贡献。如果你预计数据中大多数数值是非零的,稠密向量可能是一个好选择。 🌐稀疏向量:与此相反,稀疏向量中大部分数值都是零。它们只存储非零元素及其索引。当数据非常稀疏时,即大部分数值为零,稀疏向量更加高效。 💡...
稀疏向量和稠密向量 稀疏向量是指大部分元素的取值为0,只有少数非零的元素。例如,某个文本的词袋表示就是一个稀疏向量,其中每个元素表示一个单词的出现次数或者TF-IDF值。 稠密向量则是指大部分元素的取值都非零,通常是一个N维的实数向量。例如,某个图像的像素值就可以表示为一个稠密向量。 稀疏和稠密向量各有优...
法律文档检索要求精确匹配条款内容,稀疏检索更可靠;心理咨询对话系统需要理解用户情绪,适合用稠密向量捕捉“焦虑”“压力”等词的深层含义。数据规模也是关键因素,百万级文档用BM25可在毫秒级响应,十亿级数据需部署ANN(近似最近邻)算法加速稠密检索。 硬件配置直接影响方案实施。稀疏检索在普通服务器就能运行,稠密检索通常...
量,最高可达 3 万个维数。由于大多数维度没有值,因此可以使用位置-值对 “{position: value}”来表示稀疏向量中的每个加权维度。 (0.2, 0.3, 0.5, 0.7 ,... ...] [{ 331: 0.5}, {14136: 0.7}] SPLADE是将文本转换为稀疏向量的最著名的代表性作品之一。它使用标准的预训练数据集从文档中删除冗余项...