AI 搜索
基于语义而非关键词匹配进行排序的检索。
概览
AI 搜索用嵌入相似度取代词项匹配，并可选择重排序，因此查询能找到含义相同但不共享词汇的文档。它解决了长期限制关键词搜索的词汇不匹配问题：标题为 ending your subscription 的页面应当能被搜索 how do I cancel 的人找到。它之所以存在，是因为嵌入模型已变得足够廉价，能够为整个语料库建立索引，而且它是每个问答系统中负责检索的那一半。
技术图谱
AI 搜索 如何与技术栈的其他部分相连。
使用与依赖
- Embedding concept Techniques AI 搜索 uses Embedding High ✓ source
- Reranking technique Techniques AI 搜索 uses Reranking High ✓ source
应用于
- BEIR benchmark Benchmarks BEIR used for AI 搜索 High ✓ source
- Bi-Encoder concept Techniques Bi-Encoder used for AI 搜索 High ✓ source
- CLIP model Multimodal CLIP used for AI 搜索 High ✓ source
- Cohere Embed model Embedding Models Cohere Embed used for AI 搜索 High ✓ source
- E5 model Embedding Models E5 used for AI 搜索 High ✓ source
- Elasticsearch database Search Engines Elasticsearch used for AI 搜索 High ✓ source
- FAISS library Vector Databases FAISS used for AI 搜索 High ✓ source
- HNSW algorithm Algorithms HNSW used for AI 搜索 High ✓ source
- Hybrid Search technique Techniques Hybrid Search used for AI 搜索 High ✓ source
- Jina Embeddings model Embedding Models Jina Embeddings used for AI 搜索 Medium ✓ source
- MS MARCO dataset Datasets MS MARCO used for AI 搜索 High ✓ source
- PostgreSQL database Databases PostgreSQL used for AI 搜索 High ✓ source
- RAG technique Techniques RAG used for AI 搜索 High ✓ source
- Redis database Databases Redis used for AI 搜索 High ✓ source
- SQLite database Databases SQLite used for AI 搜索 High ✓ source
- Typesense database Search Engines Typesense used for AI 搜索 High ✓ source
- Vespa database Search Engines Vespa used for AI 搜索 High ✓ source