Ein Optimierungsschema für akademische semantische Suchsysteme
Für akademische Forschungsszenarien bietet Vespa.ai die folgenden Strategien zur Optimierung der semantischen Suche:
- Multivektorale CharakterisierungUnterstützt ein einzelnes Papier, das gleichzeitig Titelvektoren, Abstract-Vektoren und Volltextvektoren enthält und die Semantik auf verschiedenen Granularitätsebenen erfasst
- Hybride SucharchitekturBM25: Kombination der traditionellen BM25-Schlagwortsuche mit der neuesten Vektorähnlichkeitsberechnung
- Optimierung der daraus resultierenden FeinabstimmungStrukturierte Merkmale wie Anzahl der Zitate, Jahr der Veröffentlichung usw. können hinzugefügt werden, um die Relevanz der Ergebnisse zu erhöhen.
Spezifische Durchführungsprogramme:
- In der Datenverarbeitungsphase der Arbeit werden spezialisierte Modelle wie SciBERT verwendet, um Relevanzvektoren für den Bereich zu erzeugen
- Legen Sie Multivektorfelder fest, wenn Sie z. B. ein Schema konfigurieren:
"Felder": [
{ "name": "title_embedding", "type": "tensor(d[768])" },
{ "name": "abstract_embedding", "type": "tensor(d[768])" }
] - Entwerfen von hybriden Abfragen YQL:
"yql": "select * from papers where (userQuery() OR nearestNeighbor(title_embedding, query_embedding)) AND year > 2018"
Validierung der Wirksamkeit: Im Test des COVID-19-Forschungsdatensatzes verbessert dieses Schema die Wiederauffindbarkeit relevanter Artikel um 45%, was sich besonders für die Literaturrecherche in neuen Bereichen eignet.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVespa.ai: eine Open-Source-Plattform für den Aufbau effizienter KI-Such- und EmpfehlungssystemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Systeme zum Auffinden wissenschaftlicher Dokumente für eine präzise semantische Suche optimieren?
