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摘要： RAG中的混合检索如下图： 为什么要混合搜索(multi-way recall)? 越来越多的人认为，仅仅依靠向量搜索，通常是密集向量，可能并不总是产生令人满意的结果。当用户的特定查询关键字与存储的数据不精确匹配时，这种限制就会变得明显。这是因为向量本身不能表示精确的语义信息:向量可以表示一个词、一 阅读全文

摘要： BM25和向量检索是两种不同的信息检索方法，它们在原理、效率、语义理解能力等方面存在显著区别，适用于不同的应用场景。以下是两者的详细对比： 方面BM25向量检索 原理 基于词频（TF）和逆文档频率（IDF）的统计方法，通过计算查询词与文档的相关性得分。 使用深度学习技术将文本转换为高维向量，通过向量 阅读全文

摘要： BGE（BAAI General Embedding）是智源研究院打造的通用语义向量模型。自2023年8月发布以来，智源团队陆续发布了中英文模型BGE v1.0、v1.5以及多语言模型 BGE-M3，截至目前，BGE 系列模型全球下载量超过 1500万，位居国内开源AI模型首位。BGE-M3模型一度 阅读全文

摘要： 在当今的信息检索领域，随着人工智能和自然语言处理技术的发展，稠密向量检索和稀疏向量检索成为了两种主要的研究方向。稠密向量检索依托于高维空间中的向量表示，能够捕捉文档的深层语义信息，而稀疏向量检索则侧重于关键词的匹配，依赖于文档中词条的存在与否。此外，BM25算法作为一种经典的信息检索模型，以其高效处 阅读全文