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 楼主| 发表于 2022-12-14 20:37:09 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
传统的检索引擎只是对这些多媒体的名称和描述进行了索引,而并没有尝试对这些非结构数据的内容进行理解和建立索引,因此传统引擎的检索结果具有非常大的局限性。
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 楼主| 发表于 2022-12-15 09:46:33 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
但是我们如果能够利用对人们历史语言,甚至之前的点击关联进行分析,建立起语义相关性的模型,
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 楼主| 发表于 2022-12-15 18:19:37 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
21 世纪初,采用邻居图解决 ANN 问题的思想也开始萌芽,邻居图主要基于“邻居的邻居可能也是邻居”的假设,
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 楼主| 发表于 2022-12-15 20:21:10 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
空间划分法以 KD-Tree、聚类检索为代表,检索时快速定位到这些小集合,从而减少需要扫描的数据点的量,提高检索效率。空间编码和转换法,如 p-Stable LSH、PQ 等方法
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 楼主| 发表于 2022-12-16 09:16:44 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
21 世纪初,采用邻居图解决 ANN 问题的思想也开始萌芽,邻居图主要基于“邻居的邻居可能也是邻居”的假设,
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 楼主| 发表于 2022-12-16 16:18:21 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
传统的检索方法能很方便的实现增查改删(CRUD)的操作,向量检索依赖数据分布和距离度量,部分方法还有数据集训练的要求,数据点的变更甚至动一发而牵全身。
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 楼主| 发表于 2022-12-17 09:53:18 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
想让用户变得更简单,必然需要考虑场景适配的问题,主要包括数据适配(如:数据规模、数据分布、数据维度等)和需求适配(如:召回率、吞吐、时延、流式、实时性等)两方面。
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 楼主| 发表于 2022-12-17 18:41:33 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
aiss 非常优秀,也是不少服务化引擎的基础核心,但 Faiss 在大规模通用检索场景方面仍存在一些局限性,
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 楼主| 发表于 2022-12-18 07:54:03 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
Proxima 在小批量场景表现出了惊人的优势,小批量、低延时、高吞吐,并能充分利用 GPU 资源。目前,该检索方案也大规模应用在阿里的搜索推荐业务上。
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 楼主| 发表于 2022-12-18 12:56:54 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
未来,向量检索除了要面对数据规模的不断增长,算法上仍需要解决混合空间检索、稀疏空间检索、超高维、泛一致性等问题。工程上,面对的场景将越来越广泛,也越来越复杂,如何形成强有力的系统化体系,贯穿场景和应用,将是向量检索下一步发展的重点。
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