一?倒排索引、KNN、PQ
1.1 基礎版本
query -> requery? 對問題做處理,處理上下文
對query 做 refined query?
1.2 向量數據庫
二 搜索邏輯
2.1 knn?
?2.2 近似KNN
先和N個空間的均值比較再和空間內部的所有點比較,計算最近值。?
?優化一: 把附近幾個空間的點都放進去,一起搜索。
三 數據壓縮(PQ)
每個數據向量映射到對應的區域:
向量轉換為ID,選擇中心點。
query -> requery? 對問題做處理,處理上下文
對query 做 refined query?
先和N個空間的均值比較再和空間內部的所有點比較,計算最近值。?
?優化一: 把附近幾個空間的點都放進去,一起搜索。
每個數據向量映射到對應的區域:
向量轉換為ID,選擇中心點。
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