比如，某企业因自身业务发展，需要引入向量检索能力，但前期选型的技术架构并不能直接支持，只能重新引入向量数据库。这意味着，研发团队要维护多个组件，让底层架构非常复杂，不仅带来数据冗余，也给数据运维带来压力，造成...

最后，随着大模型的火热，ByteHouse已支持多种向量检索算法，如 HNSW、Flat、IVFFlat、IVFPQ，并且基于 vector-centric 的思路，构建了高效的执行链路，可以支撑大规模向量检索场景，达到毫秒级的查询延迟。通过开源软件...

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利用多向量检索器统一管理文档和向量存储，使检索过程更高效。该方法将极大降低用户在信息检索时的时间成本，增强整体用户体验。三、特殊向量：增强多模态数据的索引能力 在处理多模态数据时，直接索引文本信息显然不足。特殊...

论文摘要:在基于稠密向量的段落检索领域（Dense Passage Retrieval，简称DPR），尽管模型性能得到了显著提升，但推理效率和部署成本高，限制了其广泛应用。在MS MARCO、TREC D…

从大模型技术标杆的OpenAI发布的GPT-4o和即将发布的GPT-5消息来看，以及国内外商业化大模型的进展来看，大模型的技术路线还没有发生颠覆性的变革，因此落地应用还是需要向量检索和向量数据库。由此可见，向量数据库与AI的关系...

通过分词、去停用词、词干提取等技术，NLP可以将原始文本转换为更易于处理的形式，从而提高后续检索的效率与准确性。更进一步，NLP通过语义分析来理解用户查询的真实意图，例如，使用词向量模型（如Word2Vec或GloVe）将词语...

A4：对于 AR2 这种向量检索，训练过程没有学习更高维向量的匹配，只算最后一个错误率低是因为其与细粒度笔记向量匹配更好，中间几层没有学习。Q5：GR 里去记忆 ID 不就抛弃了大模型的优势吗？A5：没有抛弃，query 的编码用大...

微软新研究：通过向量检索加速长上下文 LLM 推断 在这项工作中，来自 Microsoft Research、上海交通大学和复旦大学的研究团队提出了一种加速注意力计算的无需额外训练（training-free）方法—RetrievalAttention。为了利用注意...

语义理解：传统的信息检索方法往往依赖于关键词的匹配，而NLP则通过语义分析来理解用户查询的真实意图。例如，使用词向量模型（如Word2Vec或GloVe），可以将词语转换为向量，从而捕捉到词语之间的语义关系，game.huochengrm....

厦门蝉镜科技有限公司申请一项名为“一种基于检索增强生成的两阶段...对文章子集和问题列表进行向量化处理，将处理后得到的向量化结果进行相似度计算，根据相似度计算后的文本块组装 prompt，并基于大语言模型 LLM 生成回答对。...