多向量 | 提升召回相关性

主要观点总结

本文主要介绍了如何通过多向量搜索提高AI搜索的召回结果相关性，包括介绍业界解决方案、使用ColBERT模型进行token级嵌入、在PostgreSQL中使用VectorChord构建高性能RaBitQ索引、利用外部质心构建加速索引过程，以及支持MaxSim重新排序等。最后提供了在多个BEIR数据集上的测试结果，并讨论了未来可能的改进方向。

关键观点总结

关键观点1: 多向量搜索是提高AI搜索召回结果相关性的解决方案之一。

传统的向量搜索方法通常使用句子嵌入来定位相似内容，但可能牺牲token级别的细粒度细节。多向量搜索通过克服这个问题，能够保留更细微的信息，并提高搜索准确率。

关键观点2: ColBERT模型在token级嵌入中的应用。

ColBERT模型通过将文本表示为token级别的多向量来克服使用句子嵌入可能带来的问题。这种方法利用token级别的后期交互计算，能够更准确地捕捉文本中的细微信息。

关键观点3: 在PostgreSQL中使用VectorChord构建高性能RaBitQ索引。

通过创建高性能的RaBitQ索引，可以加快向量搜索的索引构建过程。此外，利用外部质心（即k-means的聚集点）构建可以进一步优化索引构建的效率。

关键观点4: 支持MaxSim重新排序的重要性。

MaxSim重新排序用于对向量搜索检索到的文档进行重新排序，以提高搜索结果的准确性。通过创建相应的函数，可以支持MaxSim重新排序功能，从而进一步提高搜索性能。

关键观点5: 在多个BEIR数据集上的测试结果。

在多个BEIR数据集上的测试结果表明，使用ColBERT Rerank可以显著增强向量搜索的结果。这证明了多向量搜索方法的有效性。

关键观点6: 未来工作方向。

未来的改进方向包括将向量搜索和全文搜索结合，进一步优化ColBERT Rerank功能，以及开发PostgreSQL BM25扩展插件等。