超越向量搜索：转向基于张量的检索
💡
原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
随着AI应用的发展，传统的向量搜索已无法满足需求，张量因其多维结构和上下文保留能力，成为更优选择。张量支持复杂检索、实时更新和个性化排序，有效处理混合数据，提升AI应用性能和准确性。
🎯
关键要点
- 随着AI应用的发展，传统的向量搜索已无法满足需求。
- 张量因其多维结构和上下文保留能力，成为更优选择。
- 张量支持复杂检索、实时更新和个性化排序，有效处理混合数据。
- 张量在表达上下文和关系方面的能力远超向量。
- 张量保留关键上下文，使其更适合精确和可解释的检索任务。
- 简化的张量框架应包括最小的可组合张量操作和统一的稠密与稀疏维度处理。
- 强类型和命名维度为张量提供了语义清晰度，减少了错误。
- 未来的AI应用将依赖于张量而非仅仅是向量。
- Vespa的张量框架使得在实时生产环境中高效使用张量成为可能。
➡️
