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MongoDB
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使用Voyage AI模型选项实现更低成本的向量检索
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
向量搜索是增强生成系统的首要步骤。通过降维，可以显著降低存储和计算成本。采用Matroyshka表示学习（MRL）可以在不损失准确性的前提下优化检索性能，研究表明512维向量在存储和计算上更具优势，同时保持高准确率。
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关键要点
- 向量搜索是增强生成系统的首要步骤。
- 通过降维可以显著降低存储和计算成本。
- 512维向量在存储和计算上更具优势，同时保持高准确率。
- 文档的向量表示维度直接影响系统的存储和检索成本。
- Matroyshka表示学习（MRL）可以在不损失准确性的前提下优化检索性能。
- MRL通过将嵌入向量结构化为类似套娃的形式来缩小向量大小。
- Voyage AI的最新文本嵌入模型支持多种输出维度，允许用户选择合适的表示。
- 使用较短的向量表示可以在保持检索准确性的同时减少存储和计算成本。
- 实验结果表明，512维向量的检索准确性与2048维向量相当，但存储成本显著降低。
- MRL选项使客户能够为其数据选择最佳表示，提升整体系统性能。
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延伸问答
什么是向量搜索，它在生成系统中有什么作用？
向量搜索是增强生成系统的首要步骤，通过将文档转换为向量表示，帮助系统更有效地检索相关信息。
如何通过降维来降低向量检索的成本？
通过将文档表示为较低维度的向量，可以显著减少存储和计算成本，同时保持检索准确性。
Matroyshka表示学习（MRL）是什么，它如何优化检索性能？
MRL是一种将嵌入向量结构化为类似套娃的形式的方法，可以在不损失准确性的前提下缩小向量大小，从而优化检索性能。
Voyage AI模型支持哪些输出维度？
Voyage AI的最新文本嵌入模型支持256、512、1024和2048维的输出维度，用户可以根据需要选择合适的表示。
使用512维向量与2048维向量相比有什么优势？
使用512维向量可以在存储成本显著降低的同时，保持与2048维向量相当的检索准确性，提升系统性能。
如何评估向量检索系统的性能？
可以通过分析标准化折扣累积增益（NDCG）和平均倒数排名（MRR）等指标来评估向量检索系统的性能。
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