在Qdrant中使用ColBERT方法进行高级多阶段、多向量查询
原文英文，约800词，阅读约需3分钟。发表于：。Smart Retrieval → Brilliant Answering → Elevating AI Performance Full Article Code First, Let’s Understand The Basics. To set the stage for a deeper exploration, let’s first grasp the essential...
本文介绍了多阶段和多向量的搜索方法，以提高人工智能的性能。通过使用较小的向量进行初步筛选，然后使用更准确的向量对候选结果进行重新评分，可以提高搜索的准确性和效率。同时，使用多个向量来表示复杂信息可以更准确地进行搜索。文章还介绍了ColBERT和Qdrant两种模型，它们通过处理信息和存储向量数据来提高搜索的效果和速度。采用ColBERT和Qdrant的方法可以在信息检索中取得更好的结果。
