2024最新LLM教程-密集向量搜索和稀疏搜索的工作原理（Sparse Dense and Hybrid Search）

我们深入探讨一下密集向量搜索和稀疏搜索的工作原理，以及它们各自的优势。

1. 密集向量搜索：

密集向量搜索擅长捕捉语义相似性的原因：

a) 向量表示：

• 密集向量搜索使用神经网络模型（如Word2Vec, BERT, GPT等）将文本转换为高维向量。
• 这些向量在高维空间中捕捉了词语和句子的语义信息。

b) 上下文理解：

• 这些模型通过大规模语料库训练，学习了词语在不同上下文中的用法。
• 因此，生成的向量能够反映词语的上下文含义，而不仅仅是字面意思。

c) 语义相似性：

• 在向量空间中，语义相近的词语或句子会被映射到相近的位置。
• 这允许系统找到语义相似的内容，即使使用的是不同的词语。

d) 处理同义词和多义词：

• 密集向量可以有效处理同义词，因为它们会被映射到相似的向量。
• 对于多义词，向量会根据上下文有所不同，从而捕捉不同的含义。

例子：
查询"汽车"时，密集向量搜索也可能返回包含"轿车"、"汽油车"、"电动车"等相关词的结果，因为这些词在向量空间中距离较近。

1. 稀疏搜索（如BM25）：

稀疏搜索擅长精确关键词匹配的原因：

a) 基于词频：

• BM25等算法主要基于词频和逆文档频率（IDF）。
• 它们关注的是词语在文档中的出现频率和在整个文档集中的稀有程度。

b) 精确匹配：

• 稀疏搜索直接比较查询词与文档中的词，寻找精确匹配。
• 这使得它非常擅长找到包含特定关键词的文档。

c) 词序不敏感：

• 稀疔搜索通常不考虑词序，只关注词语是否出现及其频率。
• 这种方法在某些情况下可能更直接有效，特别是对于关键词搜索。

d) 处理罕见词：

• 稀疏搜索对罕见词特别有效，因为罗见词通常具有高的IDF值。
• 这使得包含重要但不常见词语的文档更容易被找到。

例子：
搜索"红色跑车"时，稀疏搜索会精确匹配包含这些词的文档，不会返回语义相关但不包含这些确切词语的结果。

对比：

1. 密集向量搜索可能会将"我喜欢红色跑车"和"我爱速度快的汽车"视为相似，因为它们在语义上相近。
2. 稀疏搜索则会严格匹配含有"红色"和"跑车"这两个词的文档，不会考虑"速度快的汽车"这样的相关表述。

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混合搜索的优势：

1. 结合语义理解和关键词匹配：

   • 密集向量搜索擅长捕捉语义相似性，可以理解查询的上下文和含义。
   • 稀疏搜索（如BM25）擅长精确的关键词匹配。
   • 混合搜索结合了这两种方法，既能理解查询的语义，又能准确匹配关键词。

2. 提高召回率和准确率：

   • 密集搜索可能会找到语义相关但不包含精确关键词的结果。
   • 稀疏搜索可能会找到包含关键词但语义不太相关的结果。
   • 混合搜索通过结合两者，可以提高相关结果的召回率，同时保持高准确率。

3. 处理不同类型的查询：

   • 对于一些查询，语义搜索可能更有效（如概念性问题）。
   • 对于其他查询，关键词搜索可能更合适（如特定术语）。
   • 混合搜索能够自适应地处理这两种类型的查询。

4. 灵活性和可调节性：

   • 通过调整alpha参数，可以控制密集搜索和稀疏搜索的相对重要性。
   • 这种灵活性允许根据具体应用场景或数据集特性进行优化。

5. 弥补各自的缺点：

   • 密集搜索可能在处理罕见词或专有名词时表现不佳。
   • 稀疏搜索可能无法捕捉同义词或相关概念。
   • 混合搜索通过结合两种方法来弥补这些缺点。

6. 改善冷启动问题：

   • 在新系统或数据较少时，纯粹的向量搜索可能效果不佳。
   • 混合搜索通过引入关键词匹配，可以在系统初期提供更好的结果。

7. 处理长尾查询：

   • 对于不常见或特殊的查询，混合搜索可以提供更好的结果，因为它既考虑了语义相似性，又考虑了关键词匹配。

8. 提高搜索的鲁棒性：

   • 在面对各种类型的查询和数据时，混合搜索通常能提供更一致和可靠的结果。

9. 适应不同的语言和领域：

   • 在处理多语言或专业领域的搜索时，混合搜索可以更好地平衡通用语义理解和特定术语匹配。

10. 性能优化：

    • 在某些情况下，混合搜索可以通过先使用快速的稀疏搜索过滤候选集，然后再应用密集搜索，从而提高搜索效率。