Qdrant中的相关反馈

Qdrant推出的“相关反馈查询”工具旨在提高向量搜索结果的相关性。

该工具经济且可扩展，允许用户通过反馈模型优化检索过程。

传统的信息检索方法未能有效应用于神经搜索行业，主要因为这些方法缺乏可扩展性。

相关反馈是通过当前搜索结果提取信号，以便在下一次检索中呈现更相关的文档。

反馈类型可以是二元（相关-不相关）或细粒度的，基于相对相关性重新评分文档。

相关反馈方法在全文搜索中是标准做法，但现代向量搜索缺乏通用接口。

反馈模型应便宜、自动化且通用，适用于各种数据类型和信号。

使用反馈定义更相关的方向，调整检索过程中的相似性评分公式。

反馈模型的信号在整个向量空间中使用，而不仅仅是结果的子集。

实验结果表明，相关反馈评分能够提高检索的相关性回忆。

新工具适用于生产环境，能够以低成本和高效能提升搜索结果的相关性。

用户可以通过Python包轻松使用该工具，适应不同的数据集和反馈模型。