BM25アルゴリズムとインメモリーインデックスの効率的な組み合わせ
DiffMem は高速検索のコアテクノロジーとしてインメモリ BM25 インデックスを使用しています。BM25は古典的な情報検索アルゴリズムとして、テキストの関連性ランキングを扱うのに特に適しており、DiffMemにおけるその実装はミリ秒単位のクエリー速度を達成することができます。
従来のベクトルデータベースとは異なり、DiffMemのこの検索方法は、ディープラーニングモデルのベクトル埋め込みに依存せず、キーワードマッチングと統計的相関に基づいている。このアプローチは3つの大きな利点をもたらす：第一に、計算オーバーヘッドが低く、GPUリソースが不要であること、第二に、結果が非常に解釈しやすいため、開発者がマッチングロジックを直感的に理解できること、第三に、頻繁に更新されるコンテンツを扱うのに適しており、動的データに対するベクトルデータベースの再インデックス付けのオーバーヘッドを回避できること。
デフォルトでは、システムはメモリの「現在の状態」のみをインデックス化する。これは検索効率を向上させるだけでなく、大規模な言語モデルにおけるトークンの使用効率を最適化する。
この答えは記事から得たものである。DiffMem: AI知能のためのGitベースのバージョン管理されたメモリリポジトリについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DiffMemのインメモリーインデキシング機構がミリ秒単位のメモリー検索を可能にする
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