本文主要介紹帶關鍵詞感知能力的向量檢索服務的優勢、應用示例以及Sparse Vector生成工具。
背景介紹
關鍵詞檢索及其侷限
在資訊檢索領域,"傳統"方式是透過關鍵詞進行資訊檢索,其大致過程為:
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對原始語料(如網頁)進行關鍵詞抽取。
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建立關鍵詞和原始語料的對映關係,常見的方法有倒排索引、TF-IDF、BM25等方法,其中TF-IDF、BM25通常用 稀疏向量(Sparse Vector) 來表示詞頻。
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檢索時,對檢索語句進行關鍵詞抽取,並透過步驟2中建立的對映關係召回關聯度最高的TopK原始語料。
但關鍵詞檢索無法對語義進行理解。例如,檢索語句為"浙一醫院",經過分詞後成為"浙一"和"醫院",這兩個關鍵詞都無法有效的命中使用者預期中的"浙江大學醫學院附屬第一醫院"這個目標。
基於語義的向量檢索
隨著人工智慧技術日新月異的發展,語義理解Embedding模型能力的不斷增強,基於語義Embedding的向量檢索召回關聯資訊的方式逐漸成為主流。其大致過程如下:
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原始語料(如網頁)透過Embedding模型產生 向量(Vector) ,又稱為 稠密向量(Dense Vector)。
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向量入庫向量檢索系統。
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檢索時,檢索語句同樣透過Embedding模型產生向量,並用該向量在向量檢索系統中召回距離最近的TopK原始語料。
但不可否認的是,基於語義的向量檢索來召回資訊也存在侷限------必須不斷的最佳化Embedding模型對語義的理解能力,才能取得更好的效果。例如,若模型無法理解"水稻灌溉"和"灌溉水稻"在語義上比較接近,就會導致無法透過"水稻灌溉"召回"灌溉水稻"相關的語料。而關鍵字檢索在這個例子上,恰好可以發揮其優勢,透過"水稻"、"灌溉"關鍵字有效的召回相關語料。
關鍵詞檢索+語義檢索
針對上述問題,逐漸有業務和系統演化出來"兩路召回、綜合排序"的方法來解決,並且在效果上也超過了單純的關鍵字檢索或語義檢索,如下圖所示:
但這種方式的弊端也很明顯:
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系統複雜度增加。
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硬體資源(記憶體、CPU、磁碟等)開銷增加。
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可維護性降低。
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......
具有關鍵詞感知能力的語義檢索
向量檢索服務DashVector同時支援Dense Vector(稠密向量)和Sparse Vector(稀疏向量),前者用於模型的高維特徵(Embedding)表達,後者用於關鍵詞和詞頻資訊表達。DashVector可以進行關鍵詞感知的向量檢索,即Dense Vector和Sparse Vector結合的混合檢索。
DashVector帶關鍵詞感知能力的向量檢索能力,既有"兩路召回、綜合排序"方案的優點,又沒有其缺點。使得系統複雜度、資源開銷大幅度降低的同時,還具備關鍵詞檢索、向量檢索、關鍵詞+向量混合檢索的優勢,可滿足絕大多數業務場景的需求。
說明
Sparse Vector(稀疏向量),稀疏向量是指大部分元素為0,僅少量元素非0的向量。在DashVector中,稀疏向量可用來表示詞頻等資訊。例如,{1:0.4, 10000:0.6, 222222:0.8}
就是一個稀疏向量,其第1、10000、222222位元素(分別代表三個關鍵字)有非0值(代表關鍵字的權重),其他元素全部為0。
使用示例
前提條件
- 已建立Cluste
- 已獲得API-KEY
- 已安裝最新版SDK
Step1. 建立支援Sparse Vector的Collection
說明
- 需要使用您的api-key替換以下示例中的 YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替換示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT,程式碼才能正常執行。
- 本示例僅對Sparse Vector進行功能演示,簡化起見,向量(Dense Vector)維度設定為4。
Python示例:
import dashvector
client = dashvector.Client(
api_key='YOUR_API_KEY',
endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
ret = client.create('hybrid_collection', dimension=4, metric='dotproduct')
collection = client.get('hybrid_collection')
assert collection
重要
僅內積度量(metric='dotproduct'
)支援Sparse Vector功能。
Step2. 插入帶有Sparse Vector的Doc
Python示例:
from dashvector import Doc
collection.insert(Doc(
id='A',
vector=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
sparse_vector={1: 0.3, 10:0.4, 100:0.3}
))
說明
向量檢索服務DashVector推薦使用快速開始生成Sparse Vector。
Step3. 帶有Sparse Vector的 向量檢索
Python示例:
docs = collection.query(
vector=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
sparse_vector={1: 0.3, 20:0.7}
)
Sparse Vector生成工具
- DashText,向量檢索服務DashVector推薦使用的SparseVectorEncoder