Databricks
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搜索速度提升3倍：使用Instructed-Retriever-1的并行测试时间扩展
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Databricks发布了Agent Bricks知识助手的重大更新，显著提升了回答生成速度和搜索效率，搜索时间减少超过3倍，回答生成时间减少2倍。新模型Instructed-Retriever-1通过并行处理提高了检索质量和速度，支持查询生成和重排序，用户反馈显示使用体验显著改善。
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关键要点
- Databricks发布了Agent Bricks知识助手的重大更新，显著提升了回答生成速度和搜索效率。
- 回答生成时间减少2倍，搜索时间减少超过3倍，TTFT约为2秒。
- 新模型Instructed-Retriever-1通过并行处理提高了检索质量和速度，支持查询生成和重排序。
- 并行查询和过滤生成提高了候选集的召回率，同时保持低延迟。
- 多重支点的组重排序提高了检索精度，确保了高效的重排序过程。
- Instructed-Retriever-1在真实工作负载上表现良好，支持查询生成和候选选择。
- 更新后的系统在搜索时间和回答生成时间上均有显著改善，用户体验得到了提升。
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延伸问答
Instructed-Retriever-1模型的主要优势是什么？
Instructed-Retriever-1模型通过并行处理显著提高了检索质量和速度，搜索时间减少超过3倍，回答生成时间减少2倍。
Databricks的Agent Bricks知识助手更新了哪些功能？
更新后，Agent Bricks知识助手的回答生成速度和搜索效率显著提升，用户体验得到了改善。
Instructed-Retriever-1如何提高检索精度？
通过多重支点的组重排序，Instructed-Retriever-1能够在保持低延迟的同时提高检索精度。
使用Instructed-Retriever-1的知识助手在实际工作负载中表现如何？
在真实工作负载上，Instructed-Retriever-1表现良好，支持查询生成和候选选择。
更新后的知识助手在搜索和回答生成上有何具体改进？
搜索时间减少超过3倍，回答生成时间减少2倍，TTFT约为2秒。
Instructed-Retriever-1是如何进行训练的？
Instructed-Retriever-1通过并行化初始搜索阶段的计算，训练一个支持查询生成和重排序的单一模型。
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