Qdrant - Vector Database
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复杂交互模型中的多向量
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
多向量模型在复杂文档检索中表现优越。ColBERT通过保留每个标记的向量并使用MaxSim机制进行精确匹配，提升了查询的相关性。Qdrant支持文本和视觉文档的高精度检索。
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关键要点
- 多向量模型在复杂文档检索中表现优越，能够保留每个标记的向量。
- ColBERT通过MaxSim机制进行精确匹配，提升查询的相关性，尤其适用于复杂查询和文档。
- Qdrant支持文本和视觉文档的高精度检索，使用多向量表示和Late Interaction技术。
- 在查询时，Qdrant比较每个查询标记与文档标记的嵌入，保留最高分数以实现细粒度相关性。
- ColPali扩展了多向量模型的应用，处理视觉文档，通过直接处理文档图像捕获文本和视觉结构。
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延伸问答
什么是多向量模型，它的优势是什么？
多向量模型在复杂文档检索中表现优越，能够保留每个标记的向量，从而提升查询的相关性和精确度。
ColBERT是如何提升查询相关性的？
ColBERT通过MaxSim机制进行精确匹配，比较每个查询标记与文档标记的嵌入，保留最高分数以实现细粒度相关性。
Qdrant如何支持文本和视觉文档的检索？
Qdrant使用多向量表示和Late Interaction技术，能够进行高精度的文本和视觉文档检索。
在使用Qdrant时，如何配置多向量字段？
在Qdrant中创建集合时，需要配置一个多向量字段，并指定使用MaxSim进行查询评分。
ColPali如何处理视觉文档？
ColPali通过将每页划分为32×32的网格，使用视觉语言模型编码每个补丁，捕获文本和视觉结构。
使用ColBERT进行查询时需要注意什么？
在使用ColBERT进行查询时，需注意没有HNSW索引可能导致在大集合上查询速度较慢。
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