大模型学习笔记 - 向量数据库
传统文字检索(无嵌入)面临的困境
1. 用户和商户表述差异
如果商户维护了一个名为"带宠物"的设施服务标签，如果有一部分用户的输入是"能够带宠物"，相关的设施服务和酒店就无法被搜索到。
2. 不同语种的表述差异
- 当语种不同的时候，相同意思的搜索可能检测不到。
3. 不同背景下的音译表述差异
- 由于音译表述的差异，用户可能使用不同的拼写或注音来搜索同一个词或短语，如果搜索引擎无法正确理解用户的音译表述，用户换一种音译翻译词搜索就无法找到相应的结果。
向量检索
- 对于上述的这些问题，通常尝试的是对一些词的额外可能会搜索的词也进行维护(也就是各类同义词等等)，但是这样的工程量非常大，所以想着尝试一些其他方式。
- 通过上面的问题分析，可以看到，携程酒店搜索面临着泛化召回和模糊召回的场景需求。为了能够满足需求，团队考虑了使用向量查询来帮助实现更准确的搜索。向量查询是一种基于向量空间模型的信息检索方法，其基本思想是将查询和文档表示为向量，通过计算它们之间的相似度来确定匹配程度，以此来召回与查询最相关的文档。
- 通过上面的一些测试示例，可以发现，对于计算向量之间的距离(相似度)等方式进行检索，可以做到比较精准的查询，哪怕表述存在不同。
向量化服务
向量化服务主要包含三个方面的工作，即在线向量服务、实体数据离线向量化和向量化召回服务。
在线向量服务：通过文本在线向量化服务，用户可以将文本数据转换为数值向量表示，从而方便进行文本相似度计算等任务。使用的是 multilingual-e5 预训练的文本向量模型，可以直接使用这些模型进行文本向量化，无需自行训练。
实体数据离线向量化：该服务将实体数据转化为向量形式并做持久化，以便后续的向量检索和召回使用。
向量化召回服务：向量化召回服务会对召回的向量会进行相关的依赖检查，确保召回的实体满足业务需求。最终，该服务会返回 TOPK 个最相似的满足依赖检查的实体。
参考
用户案例分析：用户案例｜向量引擎在携程酒店搜索中的应用场景和探索 - Zilliz 向量数据库
b站视频：大模型落地，你必须要懂的Milvus向量数据库_哔哩哔哩_bilibili
