试过国内的一些大模型产品,文心、通义等,对原理不熟悉,按照我粗浅的理解,这些 AGI 的输出就是根据之前的输出 token 预测下一个输出 token ,最终形成完整的输出。
另外,也看到一些文章( https://zhuanlan.zhihu.com/p/633671394 ),基于大模型+专业知识库构建简单的专业模型,一般做法是把专业知识库转成向量,扔到向量数据库。用户使用的时候,先把用户输入转成向量,并在知识库向量种搜索相似向量,再把用户原始输入和匹配的知识库扔给大模型,使得输出的内容和知识库紧密相关。
这里的核心是在向量数据库里面搜索和输入相近的知识库,按照传统做法,如果想做全文检索,常规方式是 lucene ES 等方式,在我搜到的向量检索方面,很少再提到中文分词了。
这是啥情况?向量数据库支持中文模糊检索吗?
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Kite6 90 天前 via Android
向量检索不需要分词,本身就是语义匹配
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TimePPT 90 天前
因为 ES 检索是文本检索,所以需要考虑字/词/词组的权重,比如经典的 TF-IDF/BM25
语义向量检索其实是通过 Embedding 做了语义嵌入,context 的互信息形成一个多维向量值。再比较目标间的向量相似度。其实这个也需要分词,但分词阶段是放在了 Embedding 模型训练时候去做词表。 |
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wangxiaoer OP |