COIL有效地结合了Lexical IR和Neural IR各自的优点，通过建立高效的上下文倒排索引缓解了传统检索模型中的词汇不匹配和语义不匹配的问题，同时比起近几天发展起来的稠密向量检索模型，COIL...基于深度语言模型检索 以BERT为代表的深度语言模型(deep LM)对Neural IR的发展产生了巨大的影响。...以SentenceBERT和DPR为代表的基于deep LM的稠密检索模型在多个检索任务上取得了最优性能，后续也有很多研究探讨了如何训练出一个泛化性能更好的稠密检索模型，比如语义残差嵌入(semantic...观察DPR和ColBERT的模型结构，我们自然会思考是否存在介于这两者之间的检索模型，该模型的复杂度和检索速度接近于DPR，而检索准确度接近于ColBERT，而作者提出的COIL模型正好是DPR和ColBERT...Case Study COIL与DPR这类稠密向量检索模型的一个不同之处是COIL没有使用统一的语义表示空间，而是「针对不同的token分别为其学习一个词级的表示空间来度量同一个token在不同上下文下的相似度
本文作者 Abhishek Soni 则用行动告诉我们，开发机器学习模型，JavaScript 也可以。 ? JavaScript？我不是应该使用 Python 吗？...中有一些可供使用的预制库，其中包含一些机器学习算法，如线性回归、SVM、朴素贝叶斯等等，以下是其中的一部分。...训练模型开始预测 数据已经打包完毕，是时候训练我们的模型了。...predictOutput 函数能让你输入数值，然后将模型的输出传到控制台。...你刚刚在 JavaScript 中训练了第一个线性回归模型。（PS. 你注意到速度了吗？） 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
为了克服这两大缺点，阿里提出了基于树的检索算法 TDM/JTM。TDM/JTM 将索引建模成一棵树结构，候选集的每个 Item 为树中的叶子结点，并将模型的参数学习和树结构的参数学习结合起来训练。...这种很好的提高了检索的精度，但是基于树的检索算法也有很明显的问题： 首先，树结构本身很难学习，而且树结构的部分叶子结点可以会因为稀疏数据而导致学习不充分； 其次，候选集只属于一个叶子节点，不符合常理。...同时这也限制了模型只能从一个角度来刻画候选集，影响了模型的表达。 为此，作者提出了一种端到端的模型训练框架“深度检索” DR，该模型使用 D*K 维的矩阵来作为索引结构（如下图所示）。...我们最终的优化目标为： 在使用算法 3 进行 BeamSearch 来检索一组候选项之后，我们使用 Softmax 函数重新对这些候选项进行排序，从而获得最终的最优候选项。...5.结论 总结：本文提出了一个用于大型推荐系统的端到端可学习的召回模型——DR（Deep Retrieval）。DR 使用 EM 算法和联合训练来优化模型的参数。
Redundancy Elimination to Compress Dense Vectors for Passage Retrieval Introduction 近两年来，以DPR为代表的稠密向量检索模型在开放域问答等领域得到了广泛的应用...「Product Quantization：」 我们还可以使用乘积量化来进一步压缩向量大小，其基本原理是将 维的向量分解成 个子向量，每个子向量采用 -means量化，并使用 比特存储。...可以发现，在向量维度较大的时候( 、 )，无监督PCA的表现更好，当向量维度较小的时候( )，有监督微调的表现会更好，然而这时候模型性能下降得也非常明显，因此总体来说无监督PCA更有实用价值...Hybrid Search 大量研究已表明结合稀疏向量检索(BM25)和稠密向量检索能够提升性能，其中最简单有效的方法是对分数做线性加权求和： 这里我们简单地设定 ，即稠密检索和稀疏检索等权。...Discussion 限制稠密向量检索模型落地的一大瓶颈就是推理时延和内存消耗的问题，这篇论文通过实验证明了简单的主成分分析加上乘积量化，在辅以稀疏向量检索，就能在保证准确度的前提下大幅减少内存占用，提升检索速度
towardsdatascience.com/build-industry-specific-llms-using-retrieval-augmented-generation-af9e98bb6f68 使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型...通过这个简单的技巧，你已经使用文档检索增强了你的大型语言模型！这也被称为检索增强生成（RAG）。...使用RAG构建特定行业的问答模型 RAG原型 上图概述了如何构建一个基本的RAG，该RAG利用大型语言模型在自定义文档上进行问题回答。...（基于查询检索的上下文使用ChatGPT提示） 我花了半个小时在IMF网站上找到这个信息，而RAG修改的ChatGPT只用了几秒钟。...虽然我有人问我应该使用哪个大型语言模型，是否应该在自定义文档上微调或完全训练模型，但是工程化大型语言模型和向量搜索之间的同步的角色被低估了。
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配，随着AGI的爆发，越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术，特别是在RAG领域，增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。...示例: 在一个包含数百万条新闻文本的语义检索系统中,可以使用LSH将新闻文本映射为向量并构建索引。查询时将用户查询语句也映射为向量,通过LSH快速检索出与之最相似的新闻文本。...示例: 在一个包含数十亿张图像的图像检索系统中,可以使用HNSW将图像特征向量构建索引。查询时将上传的图像特征向量输入,通过HNSW高效地检索出最相似的图像。...到此我们对向量检索技术有了一些大概的了解，对于图片媒体基于向量的查询可以很好的理解，但是对于文本相似度与语义理解上改如何使用向量进行表达？...向量模型的一大优势在于，他可以更加细粒度的表示一个词的语义，而非像一个索引，一个字符串那样把单词看作一个原子。 词向量一般使用上下文词来刻画词，这样可以更加细粒度的刻画一个词。
让我们来看一个简单的例子，比较各候选句子哪句和原句语义更相近 原句：“车头如何放置车牌” 比较句1：“前牌照怎么装” 比较句2：“如何办理北京车牌” 比较句3：“后牌照怎么装” 使用文本匹配（这里使用SimNet...信息检索：在信息检索领域的很多应用中，都需要根据原文本来检索与其相似的其他文本，使用场景非常普遍。除纯文本检索外，SimNet还适用于通过标签来检索图片、视频等场景，大大提高检索效率。...智能客服：用户输入一个问题后，自动为用户检索出相似的问题和答案，节约人工客服的成本，提高效率。...在网页搜索任务上的初次使用即展现出极大威力，带来了相关性的明显提升。...4.飞桨SimNet快速上手 4.1 克隆项目 使用git命令克隆工具集代码库到本地。
一 RAG与向量检索1.1 RAG概念 检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG。...RAG通常包括两个阶段：1、检索上下文相关信息；2、使用检索到的知识指导生成过程。简单来说，就像开卷考试，我们可以携带参考材料用来查找相关信息来回答问题。...1.2 RAG意义 目前对大模型的使用通常存在两个主要挑战：1、由于生成模型依赖于内在知识（权重），对于未覆盖到的知识领域可能会产生大量的幻觉，也就是“一本正经的胡说八道”；其次，由于大模型参数量巨大...1.3 RAG应用框架 RAG应用框架如下图所示，包含文本向量化、检索向量数据库、获取上下文（相关知识/文档）、prompt构造、调用大模型执行文本生成等主要环节。...但根据实际使用场景和习惯，在知识库数量并不是很大的场景（亿级以下），考虑到使用习惯和学习复杂度，也可以选择PgSQL等关系型数据库。
废话不多说，在实际的大模型应用中，向量检索服务无疑是目前不可缺少的一个重要部分，几乎所有的prompt工程都离不开，因此这里从阿里的DashVector入手，从实际应用角度来了解什么是向量检索服务，以及怎样使用...使用DashVector服务能有效提升向量检索效率，实现针对非结构化数据的高性能向量检索服务，可广泛应用于大模型搜索、多模态搜索、AI搜索、分子结构分析等几乎所有的 AI 搜索场景。...简单理解，使用向量检索的云服务，就是避免我们自己搭建向量数据库、同时简化文本转向量的计算量，以及执行向量检索的工作，从而快速搭建应用。...3.2.4 构造prompt，向大模型提问 这一步比较简单，直接调用通义千问大模型的DashScope api，指定模型为 qwen-turbo，使用定义的提示词结合上一步召回的文档进行提问。...在我们的示例应用中，使用的是（1）根据向量进行相似性检索。
Laravel 使用 Scout 实现全文检索 为何要采用全文检索 一个字块，可以秒级、毫秒级搜索出你搜索的内容 最原先我们可以简单的通过查询语句实现检索条件 比如： select * from table...即使你在数据库中添加了索引，还是不尽人意 因此需要一个更快、更快、更快的数据查询，而 Laravel 的 scout 就是专门为搜索来解决难题的 简介 Laravel Scout 为 Eloquent 模型...通过使用模型观察者， Scout 会自动同步 Eloquent 记录的搜索索引。 目前， Scout 自带一个 Algolia 驱动。...在 刚才注册的 algolia 里，API Keys 目录中的 Application ID 就是 ALGOLIA_APP_ID, Admin API Key 就是 ALGOLIA_SECRET 配置模型索引...Illuminate\Database\Eloquent\Model; class Post extends Model { use Searchable; /** * 获取模型的索引名称
1.1 简单搜索 1.1.1 全文档检索 在 MySQL 中查询所有数据使用 SELECT * FROM table，在 Elasticsearch 中我们使用 GET 索引/_search 来查询所有数据...1.1.2 简单 query 在 MySQL 中进行简单的条件查询使用关键字 WHERE，在 Elasticsearch 中我们使用 GET 索引/_search?...1.2 复杂搜索 1.2.1 字段全值检索 全值检索使用 term 具体语法如下图所示，我们查询 title:斗罗，但是结果为空。不对啊？我们之前查询是有两条结果的呀！...顾名思义，全值检索，就是将关键字作为一个词，不分词的去查询，而 title 使用的是默认分词器，被拆分为只有一个字的 term，所以无法匹配。 ? 1.2.2 字段分词检索 ?...1.2.3 字段模糊检索 模糊检索使用 fuzzy 具体语法如下图所示，需要注意的是该关键字会被当作一个整体去匹配 term，不会被分词(不论添加时该 Field 是否分词)。
如果我们不使用其他的 command 的话，默认执行的就是这个 setup 设置一些初始化的环境，包括索引，kibana的dashboards，机器学习的一些任务 test 测试配置文件是否正确 version...1.2.2 keystore 的使用 当我们配置 Filebeat 的时候，我们可能需要设置一些敏感的配置项，如密码。...当我们加入了一个 key 和对应的密码信息到 keystore 后，在设置敏感配置项的时候可以使用 ${KEY} 来替代原来的密码信息。...keystore create # 添加 key，执行后会让你输入 key 对应的信息 # add KEY 将指定的密钥添加到密钥库 filebeat keystore add ES_PWD # 使用...如果未定义文本键，则不能使用行筛选和多行功能。
1.1 分词器 1.1.1 默认分词器 在上一文 【全文检索_02】Lucene 入门案例 中我们使用 Lucene 默认分词器对中文版双城记进行分词，这个操作其实是有问题的。哎？！...-- 可以配置多个词典文件，文件使用";"号分隔。文件路径为相对 java 包的起始根路径 --> 使用自定义分词器 ? 1.2 索引库维护 1.2.1 添加 ☞ Field 域属性 属性 说明 分词（Tokenized） 是否对域的内容进行分词处理。...但是不能存储数据，如果想存储数据还需要使用 StoredField。...\\双城记.txt"); String name = file.getName(); String path = file.getPath(); // 使用
本教程中使用的库都是比较老的，但是好用 mkdir webdrivertutus cd webdrivertutus npm init npm install selenium-webdriver@3.6.0
工作原理JavaScript 事件循环模型是基于单线程的执行机制。它使用事件队列（Event Queue）和调用栈（Call Stack）来管理和执行任务。...通过事件循环模型，JavaScript 可以实现非阻塞的异步操作，使得程序可以同时处理多个任务。组成部分JavaScript 事件循环模型由以下几个组成部分构成：1....然后，我们使用 setTimeout 函数创建一个定时器，设置超时时间为 0 毫秒。即使超时时间为 0，它仍被认为是一个异步任务。...接下来，我们使用 Promise.resolve().then() 创建一个 Promise 对象，并注册回调函数 'Promise'。...结果输出为：StartEndPromiseTimeout通过事件循环模型，JavaScript 可以在执行同步任务的同时处理异步任务，实现非阻塞的异步操作。
1.1 基本介绍 1.1.1 工作原理 Logstash 是由 JRuby 编写的，使用基于消息的简单架构，在 JVM 上运行(本篇博客主要介绍 Logstash 基本使用，介绍请见 ☞【全文检索_...必须定义这些过程的配置才能使用 Logstash，尽管不是每一个都必须的。在过滤器的部分，它可以对数据源的数据进行分析，丰富，处理等等，但是我们可以不使用过滤器。...建议使用 2.6.0+ 版本。...Redis 作为 buffer 使用。...可以使用行编解码器自定义行格式。
可以使用 GET my_index/_mapping 查看索引的 Mapping。 ? 1.2.3 手动创建 Mapping ? ? ...keyword 默认不进行分词，text 不指定分词器会使用默认分词器分词，如上图所示，就是使用默认分词器分的，它将每一个汉字拆开称为独立的词，显然不适合生产环境，我们需要使用其他分词器来帮助我们。...1.3.2 IK 分词器 我们在之前的 【全文检索_03】Lucene 基本使用 中简单介绍了 IK 分词器的 Java API 的使用，ES 是基于 Lucene 开发的，那么也可以使用 IK 分词器...1.3.3 Mapping 指定分词器 注意，一定要在创建 Mapping 的时候指定分词器，否则会使用默认的分词器。...sort 排序，多个参数一起使用，用 & 连接。
摘要随着信息量的爆炸式增长，传统的关键词检索技术已经无法满足用户对信息检索效率和准确性的需求。本文探讨了如何利用大模型实现语义检索，并结合向量数据库优化检索效率。...本文将介绍如何利用大模型实现语义检索，并结合向量数据库优化检索效率。语义检索的实现大模型的语义理解能力大模型（如BERT、GPT等）通过预训练和微调，能够理解文本的语义。...语义检索的流程语义检索的流程通常包括以下几个步骤：查询理解：利用大模型对用户查询进行语义理解，生成查询向量。文档编码：利用大模型对文档库中的文档进行编码，生成文档向量。...：使用transformers库加载预训练的BERT模型和分词器。...文档编码：将文档库中的每个文档通过BERT模型编码为向量。FAISS索引构建：使用FAISS构建索引，并将文档向量添加到索引中。查询处理：将用户查询编码为向量，并在FAISS索引中进行相似度搜索。
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....检索模型的分类 检索的核心，在于计算query和document的 相似度 。...依此可以把信息检索模型分为如下三类： 基于统计的检索模型 使用exact-match来衡量相似度,考虑的因素有query中的词语在document中出现的词频TF、document...基于exact-match的检索模型是召回中必不可少的一路。...深度模型 使用query和document的embedding进行端到端学习。
树检索是提升稠密向量检索效率的一种常用方法。...Dense retrieval将query和document分别编码成向量，可以使用TwinBERT等类似的双塔模型拟合rank loss，得到query和document的向量。...2、现有树检索的问题 现有的树检索模型，一般采用两阶段的方式：第一阶段训练query-document的双塔模型，拿到query和document的向量；第二阶段基于第一阶段训练好的向量，通过聚类算法构建层次树...由于cluster assignment是不可导的，优化比较困难，因此文中仍然使用Kmeans来做初始的聚类簇划分，重点将各个聚类节点的embedding通过对比学习的方式进行优化。...具体来说，文中首先利用原来的方法进行初始的聚类簇划分，然后使用对比学习优化每个cluster的embedding。
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