关于对向量检索研究的一些学习资料整理

官方学习资料

主要是的学习资料是，官方文档和官方博客。相关文章还是挺多挺不错的他们更新也比较及时。有最新的东西都会更新出来。
es scdn官方博客

这里简单列一些，还有一些其他的，大家自己感兴趣去看。

什么是向量数据库

Elasticsearch：向量数据库的真相-CSDN博客

什么是向量嵌入

什么是大语言模型（LLM）

什么是语义搜索

向量搜索的优势

什么是机器学习

关于多模态

这个是多模态检索。目前es只能做文本类转向量的模型导入。不支持图片转向量的模型导入。（clip是双塔模型，一个负责文本转向量，一个负责图片转向量。我测过了，图片转向量模型不支持导入）如果用es做多模态。还是要在外边部署模型。整体体验不好。而且模型导入es，是收费的白金版。最佳实践（不付费玩法）应该是完全在外边做转向量。考虑付费，可以用es

学术界前沿的研究对比

这个是学术稍微前沿一点的研究。里边包含的论文，感兴趣可以看看。里边探讨对比了关于BM25和向量检索的效果。还包含稀疏向量相关的知识。

关于稀疏向量

稠密向量有一个致命问题。检索速度，以及做嵌入的速度。太慢，现在最先进的方向是稀疏向量

这里边有对比语义检索和 BM25的效果对比。（最佳实践是两者结合，做内容召回。两者可以互补）根据官方提供的稀疏向量的模型测试结果如下图所示，据说20个场景有19个都优遇BM25.

这是稀疏向量模型的转换效果，应该不会多花费空间。它的维度相对低。

这里有我的一篇文章，国内生产实践经验帖。ES-ELSER 如何在内网中离线导入ES官方的稀疏向量模型（国内网络环境下操作方法）-CSDN博客

如何做向量嵌入

模型转向量，简单来讲，是利用机器学习模型把一块文本（数据），映射到网络空间内，同样问题（query）也是用同一个模型，映射到网络空间内。然后计算cosin值，也就是夹角越小，就越相近。

我在生产实践中，是选择使用es来的机器学习模块倒入hugging face上的NLP模型，来做文本嵌入。

这里有一篇我自己写的国内环境下。如何在es中导入NLP模型。elasticsearch 内网下如何以离线的方式上传任意的huggingFace上的NLP模型（国内避坑指南）-CSDN博客

这里还有一个例子，是在es中使用 E5 嵌入模型进行多语言向量搜索

向量检索简单举个例子

data 是一篇文章的内容。这个内容最终可能是切分成N个片段。然后通过模型把每个片段都转成向量，然后再把向量存到向量库。

例如，第一个段落片段转完是 [1.0000009,0.11111111,0.899998]

然后问题，也转成向量可能是 [1.0044449,0.55551111,0.449998]

然后通过计算这两个数组，的cosin值，然后再比较其它片段和问题的cosin值（当然还可以用其它计算方式），然后做个排序，然后把topN小的返回。这就是KNN最邻近搜索。

关于相关性或者说相似性

相似不相似，其实更多是依赖模型效果好不好。向量库都只是起计算作用。关于向量库的选择，只需要看该向量数据库的稳定性，数据承载能力（也就是能存多少数据，是否满足业务需求。）已经向量数据库实现的向量检索算法都有哪些（实际上目前学术界也就那么多）。还有就是该库的检索性能如何，稳定性如何，能够满足业务需求。但是不要想着在向量数据库上去提升搜索相关性的事情，因为相关性和库没有太大关系。如何要研究提升召回效果。应该去考虑选择什么样的机器学习模型效果更好，还要考虑模型的语言能力，是否支持多语种。例如你在英文模型下做中文数据的embedding，效果肯定会很差。此外不同的业务应该选择自己的模型，加上微调。而不是一个大一统的模型。另外一个提升相关性的方向是探索数据切割的规则，针对不同类型的数据做不同的切分。

实际上利用向量检索的相关性效果，还确实是比BM25好的。但是它不是绝对的，在关键词精准匹配场景下，BM25算法更好一些。