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马特里奥什卡嵌入：使用自适应检索加速OpenAI向量搜索
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原文英文，约3700词，阅读约需14分钟。
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内容提要
OpenAI于一月底发布了第三代文本嵌入模型，具备缩短维度的能力，并在MTEB和MIRACL基准测试中超越了前一版本。新API允许用户根据需求调整嵌入维度，尽管缩短可能导致轻微的准确性损失。该模型采用“马特里奥什卡表示学习”技术，确保在较低维度下仍能保留有用信息，同时自适应检索方法提升了向量搜索的速度和准确性。
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关键要点
- OpenAI于一月底发布了第三代文本嵌入模型，具备缩短维度的能力。
- 新模型在MTEB和MIRACL基准测试中超越了前一版本。
- 用户可以根据需求调整嵌入维度，尽管缩短可能导致轻微的准确性损失。
- 该模型采用“马特里奥什卡表示学习”技术，确保在较低维度下仍能保留有用信息。
- 自适应检索方法提升了向量搜索的速度和准确性。
❓
延伸问答
OpenAI的第三代文本嵌入模型有什么新特性？
该模型具备缩短维度的能力，并在MTEB和MIRACL基准测试中超越了前一版本。
如何调整OpenAI文本嵌入模型的维度？
用户可以通过新API参数调整嵌入维度，尽管缩短可能导致轻微的准确性损失。
什么是马特里奥什卡表示学习技术？
马特里奥什卡表示学习是一种训练技术，允许在单个高维向量中以多层次的粒度嵌入信息，确保即使在较低维度下也能保留有用信息。
自适应检索方法如何提升向量搜索的速度和准确性？
自适应检索方法通过两次搜索，第一次使用低维表示快速获取相关记录，第二次使用高维表示对结果进行精确排序，从而提高了搜索效率和准确性。
缩短嵌入维度会有什么影响？
缩短嵌入维度可能导致轻微的准确性损失，但这种损失是渐进的，且在马特里奥什卡模型中仍能保留有用信息。
如何在SQL中实现自适应检索？
可以通过创建一个存储文档和嵌入的表，并使用自定义函数和索引来实现自适应检索，具体步骤包括创建表、函数和索引。
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