作为相关技术人员，我从技术发展上能清晰地感觉到向量数据库前进的速度，见证向量数据库如何逐渐从简单的 ANNS（https://zilliz.com.cn/glossary/%E8%BF%91%E4%BC...ColBERTv2 中还引入了向量检索来加速最后的迟交互模式。...事实上，在许多大规模数据处理的离线场景中,向量检索扮演着重要角色。...风控行业：需要找到最离群的向量，而不是最相似的向量。 3. Range Search 功能：允许用户设定一个相似度阈值,返回相似度高于该阈值的所有结果。...它可以在无法预估结果数量的情况下，确保返回的结果都具有较高的相关性。 4.
向量数据库：将外部信息转化为Embedding向量后进行存储。检索器：该组件负责从向量数据库中识别最相关的信息。...RAG应用的核心流程以下为一个标准RAG应用的基础流程：将查询转换为向量在文档集合中进行语义搜索将检索到的文档传递给大语言模型生成答案从生成的文本中提取最终答案但在实际生产中，为了确保系统的全面性、准确性以及处理效率...向量化存储：【Embedding生成】使用Embedding模型将文本块转换为向量表示，这些向量随后被存储在向量数据库中，以支持快速检索。...检索接口构建：【提高信息准确性】构建检索模块，使其能够根据用户查询从向量数据库中检索相关文档。...相似性搜索基于数据之间的相似性度量，通过计算数据项之间的相似度来实现检索。在答疑助手的相似性实现是通过余弦相似度来进行相似性判断的。我们将用户的提问，与向量数据库中数据进行余弦相似度匹配。
点击“新建提示模板”，创建“简单”提示模板，用于单轮提示RAG检索流程的编写。 提示：“请根据以下内容回答问题，若无法根据内容回答问题，请回答‘无法根据提供的内容回答问题’。...配置完流程后，我们运行流程，数据会被插入到向量库中，下面我们来查询看看输出结果如何。 向量化数据读取 向量化数据读取流程由三个算子组成，用于测试是否能准确的从向量库中检索到与问题相关的文本块。...腾讯向量库读取 根据输入的问题向量，从腾讯向量库中查询匹配的数据。这里使用SQL语句方式访问。...运行结果 从输出结果的图中我们可以看到，回答问题所需的文本段在结果集第5条。这与上次使用Milvus向量库搭建的实验场景有了一定差异。...待续 目前学术圈对于这种检索出的数据无法经济的回答问题的场景，提出了一个Rerank的构想。就是对于向量检索返回的结果，给予了一次校正机会。
该模型接受图像和文本输入，并生成与图像嵌入交错的文本。在决定是否检索或生成特定的token集后，并返回适当的图像输出 在推理过程中，模型接受任意交错的图像和文本输入，并产生与图像嵌入交错的文本。...在决定是检索还是生成一组特定的标记后，它返回适当的图像输出（检索或生成） 在推理过程中，该模型接收任意交错的图像和文本输入，并生成交错图像嵌入的文本。...在决定是检索还是生成一组特定的标记后，它会返回相应的图像输出（检索或生成）。...这些数据集与之前的研究中使用的数据集相同，用于对多模态文本和图像上下文条件下的图像检索进行基准测试。 GILL模型组合了多模态信息以产生相关的图像和文本输出，性能优于仅限于图像检索的基线模型。...目前，研究只使用4个视觉向量来表示每个输入图像（由于计算限制），这可能无法捕获下游任务所需的所有相关视觉信息。
毕竟，如果一个组织无法利用其自己独特的（且可能是专有的）数据集，那么使用 LLM 的意义何在？ RAG 也是向量数据库在 AI 工程中变得如此流行的一个原因。...“知识图谱，我们的基于图的检索增强生成 (RAG)，比使用向量检索的传统 RAG 方法实现了更高的准确性，”Writer 在其主页上宣称。...为了更多地了解 Writer 的基于图的 RAG 方法，我采访了其首席执行官 May Habib。 我首先询问 Writer 如何定义“知识图谱”，因为该术语在知识管理领域有着相当悠久的历史。...我很好奇 LLM 如何影响这一点，所以我问 Habib 企业内的 KM 实践者是否正在使用 Writer，或者它的工具是否有效地取代了组织中的该角色？...[是的] 我很确定。但我认为该角色不会消失——我认为完成这项工作的方式可能会发生改变。” 我注意到对 LLM 的一个常见批评，尤其是在组织环境中，是“输入垃圾，输出垃圾”的问题。
川川今天又搞了个小实验来了，哈哈！有问题可以加我qq:2835809579 题目就是标题好吧！ 实验效果如下：
NPM方法 NPM的关键思想是使用编码器将语料库中的所有短语映射到一个密集的向量空间中。在推理时，当给定一个带有[MASK]的查询后，使用编码器从语料库中找到最近的短语并填入[MASK]。...NPM通过检索一个短语来填补[MASK]中的任意数量的token，从而解决了这个问题。 推理 编码器将参考语料库C中的每个不同的短语都映射到一个密集的向量空间中。...训练目标 假设被mask的片段是the Seattle Seahawks，在测试时，模型应该从参考语料库的其他序列中检索出the Seattle Seahawks这一短语。...而在推理阶段，模型从[MASKs]和[MASKe]中获得向量，并利用它们分别从语料库中检索出短语的开始和结束。...通过将完整的语料库近似为batch中的其他序列来训练模型来做到这一点，具体来说，训练模型从同一batch的其他序列中检索出the Seattle Seahawks这一片段的起点和终点。
在 RAG 架构中，向量数据库的作用类似于一个知识库，它存储了大量文本片段的嵌入（Embeddings），当用户输入查询时，模型会将查询转换为向量，并在数据库中检索最相关的向量，进而找到对应的文本内容。...RAG 在实际应用中的案例为了更直观地展示向量数据库在 RAG 中的作用，我们来看一个真实案例——法律文档查询系统。假设一个法律咨询公司希望构建一个 AI 系统，能够回答用户的法律问题。...用户输入法律相关问题，例如：“如果我的租客不交房租，我该怎么办？”该问题被转换为向量，并在向量数据库中进行相似度搜索。检索到最相关的法律条款，并将其提供给 GPT 模型，结合生成式回答进行输出。...结论在 RAG 架构中，向量数据库是关键技术之一，它使 AI 能够高效地存储、检索和利用外部知识库。文档嵌入操作是向量数据库的核心环节，通过嵌入模型将文本转换为高维向量，使得语义检索成为可能。...从技术角度来看，向量数据库的引入不仅提升了 AI 的知识可用性，也增强了系统的可解释性和稳定性。
图像检索(Image Retrieval)入门概述图像检索是一项重要的计算机视觉任务，它旨在根据用户的输入（如图像或关键词），从图像数据库中检索出最相关的图像。...通过使用预训练的卷积神经网络模型（如VGG、ResNet、Inception等），我们可以将图像映射到预训练网络的某一层输出特征，作为图像的表示。这些深度特征在图像检索中取得了很好的结果。...然后，使用compare_histograms函数计算了查询图像与图像数据库中每个图像的直方图差异度量，这里使用的是巴氏距离。最后，根据图像的相似度对检索结果进行排序，并输出检索结果。...但是，传统的图像检索方法往往无法捕捉到这种上下文关系。...上下文感知图像检索：为了利用图像之间的上下文信息，研究人员提出了上下文感知的图像检索方法。该方法将图像与其上下文关联起来，通过考虑图像集合中的共性和差异性等信息来提高图像检索的效果。
，“计算语言学”在词表中，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1="课程是三个课时"； （3）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W="课程是三个"； （4）查词表，...通常利用检索单元作为线索，通过统计得到每个检索单元在相关的文档集（对应于某询）中出现和不出现的概率以及其在与该查询不相关的文档集中出现和不出现的概率，最终，利用这些概率值，计算文档与查询的相似度。...,ωt），其中，ωi为第i个检索单元的权值，可以理解为该检索单元的出现为文档D与查询Q相关所作的“贡献”，文档D与查询Q的相似度则是t个包含在D中的检索单元“贡献”的组合。...上面这段话可能不太容易理解，不过这就是LSI的精髓内容，我下面举一个例子来说明一下，下面的例子来自LSA tutorial，具体的网址我将在最后的引用中给出： 这就是一个矩阵，不过不太一样的是...这样一减少我们的检索、存储量，因为这样压缩的文档集合和PCA是异曲同工的，二可以提高我们的用户体验，用户输入一个词，我们可以在这个词的近义词的集合中去找，这是传统的索引无法做到的。
那向量检索和普通检索在特性上的区别很好理解： 普通检索： 优化于查找精确的关键字或短语匹配，主要依赖于关键字匹配来提供搜索结果，适用于简单查询和确切匹配的场景，无法处理语义关系和复杂数据类型。...新插入的向量与当前层的部分向量计算距离,选择最近的作为入口点。 从入口点出发,贪婪搜索最近邻,构建新向量的连接边。 查询时,从最顶层开始贪婪搜索,逐层找到最近邻向量。...查询时,先找到与查询向量最近的列表,再对该列表中的向量进行距离计算。 示例: 在一个包含数亿件商品的电商平台中,可以使用IVFPQ将商品图像、文本等特征向量构建索引。...例如在医疗向量模型中输入一个句子, 会输出一个固定维度的连续向量: 输入: 上消化道出血手术大约多少时间 输出: 0.16549307, -0.1374592 , -0.0132587 , …, 0.5855098...完整的向量模型计算过程是一个神经网络训练的过程，可表示如下： 其中输入是单词的 1-hot 编码（只有一个维度为 1 的向量，向量维度总数等于词汇表大小），用于从词向量 W 中取出当前词对应的向量，其中
今天，如果我有一个秘书，大部分时候我不需要和秘书见面，通过在线沟通的方式就可以把我想让他做的事情交代清楚了。...编码的输出是一个新的向量或矩阵，能更好地表征整段文本。 3，Attend。...首先，意图识别模型的底层是一个双向的 LSTM网络，即一种特殊的循环神经网络，该网络的输入是经过向量化表示（Embed）的用户消息，该网络的作用是对用户的消息进行编码（Encode），输出是若干个隐向量...自动问答模型的主要目标是针对一个用户的问题，返回知识库中最适合回答该问题的知识点。传统的自动问答使用基于检索的方法，将用户问题作为输入去检索知识库，并返回相关性最高的若干个结果。...基于检索的方法存在两个问题：1）检索是基于关键词的，检索相关性不能代表语义相关性；2）实际场景中的问答通常和上下文有关，在这种情况下仅基于单句用户消息的检索无法返回合适的结果。
我们在这里要衡量的指标是召回率— 即“我们检索了多少相关文档”。召回率不考虑检索到的文档总数 — 因此我们可以解决该指标，通过返回*所有内容来获得完美的召回率。 不幸的是，我们无法返回所有内容。...我们不能使用上下文填充，因为这会降低 LLM 的召回性能——请注意，这是 LLM 召回，与我们迄今为止讨论的检索召回不同。 LLM 回忆能力是指 LLM 从其上下文窗口内的文本中查找信息的能力。...我们可以增加向量数据库返回的文档数量以提高检索召回率，但如果不损害 LLM 召回率，我们就无法将这些文档传递给我们的 LLM。...搜索引擎工程师早已在两阶段检索系统中使用重新排序器。在这些两阶段系统中，第一阶段模型（嵌入模型/检索器）从较大的数据集中检索一组相关文档。...相反，我们将查询和单个其他文档输入到转换器中，运行整个转换器推理步骤，并输出单个相似度分数。 重新排序器会考虑查询和文档，以在整个转换器推理步骤中产生单个相似度分数。
图1：Milvus 1.x + Mishards架构 然而在实际业务场景中，随着数据规模和请求量的增加，检索性能和吞吐到达了一定瓶颈，无法随着 readonly 节点的增多而扩展。...结果更新模块 ○ 对 Top N List 中的每个视频执行完整召回逻辑（特征提取、向量检索、精排），将结果输出至 TopK 缓存 基于 Milvus 2.x 的架构 Milvus 2.x 发布后，由于其强大的分布式能力和系统性能...指纹系统为每个视频分配一个指纹 ID（指纹ID作为该视频的标识，ID 相同的视频视作重复视频）并输出，供各业务方使用。...失败数据定期回扫 逻辑编排引擎 开发通用的逻辑编排引擎，标准化输入输出、中间件调用、AI服务调用等组件，提升策略逻辑开发效率 以上是 Shopee MMU 团队在向量检索系统方面的一些工程实践介绍。...从 MQ 数据源中接收 video 数据 2. 对 video 数据进行 embedding 3. 进行 Milvus 检索 4.
因此，我无法提供美国当前的通货膨胀率。 这是一个问题。ChatGPT显然缺乏相关的及时上下文，这在做出明智的决策时可能是必要的。...这个讨论从这篇文章的相反方向开始——从Elastic Search（或向量搜索）的角度出发——并提出搜索本身是有限的，添加大型语言模型的层可以大大提高搜索体验。...你可以问一个问题，“告诉我关于一棵大树的事情。” 输出将是： 在昨天的风暴中，一棵大树倒在了路上。 这只是数据库中最相关的文档。...ChatGPT使用了它从训练了数万亿文档中获得的内部知识，结合了它被给予的上下文。 但是，假设你有超过4个文档——可能有成千上万个，你无法将它们全部放入ChatGPT的提示中。...例如，你可能会问“X公司从2015年到2020年的表现如何？”你可能有一个大的文档（或多个文档）包含关于公司在不同部分的文档中的年度表现的具体信息。
【RAG】001-RAG概述 0、整体思维导图 下面的知识是基于一个视频教程结合 AI 生成的笔记，我也看了一遍，有了一些印象，但这种印象很快就会消失，知识也就消失了，为了使得知识在我的大脑中停留更长的时间...，我要主动增加学习的宽度（在更多场景下学习和记忆同一知识）！...在向量数据库中搜索相似内容 获取最相关的文本片段 生成过程： 将检索到的相关内容与用户问题组合 构建合适的提示词（Prompt） 通过 LLM 生成最终答案 3、RAG 的应用场景 RAG 技术在多个领域都有广泛应用...通过实时检索相关信息来增强模型输出 无需对模型本身进行修改 知识库可以随时更新 Fine-tuning： 在预训练模型基础上进行额外训练 直接修改模型权重 知识被固化在模型参数中 2、对比分析 2.1...处理模型输出 后处理优化： 格式化输出 添加引用来源 质量检查 3、性能优化策略 3.1 检索优化 索引优化： 选择合适的索引算法 定期重建索引 优化检索参数 缓存策略： 热点查询缓存
然而，由于描述向量时特征维度的限制，其精准性可能存在不足。此外，向量检索无法有效应对关键词检索，且难以表达文档的额外属性。...因此，新信息的引入对于已经学习了海量数据的模型来说，短期内的少量数据基本上无法产生足够的信号来影响其输出，这使得模型更新成本极高。...该技术在大模型基础上，通过对本地知识库进行检索，以增强大模型输出的准确性和相关性。...我们提供了一站式解决方案，用户只需输入一条命令，即可完成从向量生成、向量检索到混合检索，直至输出结果的全流程操作。 06.案例实践 Huang Guohang 接下来将详细介绍一个具体的应用案例。...开发成本高：调试召回过程中，需要在外部进行向量化后，从向量数据库召回，然后再用召回 id 访问正排获取原始文本。相当于每一次召回调试需要 3 次操作，跨越 4 个系统。
在这篇技术文章中，我将解释如何利用 LangChain Community、Mixtral 8-7B 和 ChromaDB 创建一个高级聊天机器人，该机器人能够处理各种文件类型，以便从向量数据库中检索信息...使用会话检索链：虽然 RAG 通过允许访问 LLM 训练数据集之外的外部数据来增强聊天机器人的响应，但会话检索链通过在会话期间从向量数据库动态检索信息来构建此功能。...RAG 通过一系列四个关键步骤进行操作： 加载编码文档：该过程从将文档加载到已编码为机器可读格式的向量数据库开始。 查询编码：使用句子转换器将用户的查询转换为向量。...查询的这种向量化格式使其与数据库中的编码文档兼容。 上下文检索：将编码查询用于从向量数据库中检索相关上下文。此上下文包含生成适当解决用户查询的响应所需的信息。...您需要的代码可在 GitHub 中获得，因此我避免在此处全部编写。我使用 Ubuntu 22.04 运行了该模型，但它可以在任何最新的 Linux 操作系统 上运行。
基于语义的信息检索系统被广泛地运用在众多应用和互联网服务中，从我们熟知的网页搜索、电商图片搜索到最近非常流行的检索增强生成 (RAG) 应用。...1 个 Ingestion pipeline 中可配置多个 function，用于将输入字段通过转换逻辑，生成输出字段。...该信息会保存在每一个文档片段的条目中。...Deletion Pipeline Deletion pipeline 从 Collection 中删除指定文档的所有片段。...通过将用户提问转化为向量匹配知识库中的向量，尤其是在聊天机器人和内容生成系统等应用中，能提高其准确性和相关性。 提升基于关键字检索的应用的召回能力。关键字检索经常存在无法有效感知语义近似的问题。
类似地，该模型可以演示对战锤宇宙的基本知识，但由于调优的原因，模型不在意该角色未被发现，而是提供了最佳的幻觉回复: 如果您想搭建一个能帮助新手和老手玩战锤40，000的聊天机器人，那么这些输出是不可接受的...在数据库中使用向量将有助于找到与给定查询相似的文档，或者它们可以用于比较从另一个搜索中检索到的结果。这可以帮助您克服词汇搜索的局限性，并提高数据模型的有效性。...例如，像电子书PDF这样的内容可以从使用miniLM等句子转换器进行编码中受益，并且向量可以用于在查询和给定源之间运行相似性比较。...在这个例子中，在同一个GPU实例上使用小型LLM和小型数据库执行RAG，需要大约30秒的时间来检索15个源，分析其相关性并提供最终答案。且提示(源)越短，输出可以返回得越快。...第一个查询的输出有助于在词汇搜索中生成一些关键词，而无需在我们的应用程序中构建作弊表。 然后可以在后台执行词汇和向量比较，并编译结果列表以供LLM审阅。
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