Effiziente Kombination von BM25-Algorithmus und In-Memory-Indexierung
DiffMem verwendet die speicherinterne BM25-Indizierung als Kerntechnologie für schnelles Retrieval. BM25 ist als klassischer Information-Retrieval-Algorithmus besonders gut für das Relevanz-Ranking von Texten geeignet, und seine Implementierung in DiffMem kann Abfragegeschwindigkeiten im Millisekundenbereich erreichen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Vektordatenbanken beruht diese Abrufmethode von DiffMem nicht auf der Vektoreinbettung von Deep-Learning-Modellen, sondern auf dem Abgleich von Schlüsselwörtern und statistischer Korrelation. Dieser Ansatz bringt drei wesentliche Vorteile mit sich: erstens einen geringen Rechenaufwand, da keine GPU-Ressourcen erforderlich sind; zweitens sind die Ergebnisse sehr gut interpretierbar, so dass Entwickler die Abgleichslogik intuitiv verstehen können; drittens ist er besser für den Umgang mit häufig aktualisierten Inhalten geeignet und vermeidet den Neuindizierungsaufwand von Vektordatenbanken bei dynamischen Daten.
Standardmäßig indiziert das System nur den "aktuellen Zustand" des Speichers, was nicht nur die Abfrageeffizienz verbessert, sondern auch die Effizienz der Tokenverwendung in großen Sprachmodellen optimiert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDiffMem: ein Git-basiertes versioniertes Speicher-Repository für KI-IntelligenzenDie
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