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Sparse稀疏检索介绍与实践 - JadePeng
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原文中文，约3800字，阅读约需10分钟。
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内容提要
在处理大规模文本数据时，结合传统的BM25检索方法与基于神经网络的稀疏检索，可以提高检索的准确性和效率。BAAI的BGE-M3模型通过改进的预训练方式生成稀疏向量，测试结果显示其召回率优于BM25。
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关键要点
- 在处理大规模文本数据时，主要有BM25检索和向量检索两种方法。
- BM25检索的效果有限，但在某些场景下仍具备鲁棒性和可解释性。
- 稀疏检索通过神经网络增强文本检索的准确性和效率。
- BM25算法的稀疏表示节省存储空间，提高检索效率。
- SPLADE是开源的transformer模型，提供稀疏向量生成，效果优于BM25。
- BAAI的BGE-M3模型通过改进的预训练方式生成稀疏向量，测试结果显示其召回率优于BM25。
- BGE-M3模型使用RetroMAE的预训练方式，提升了Embedding的表征能力。
- 在测试集上，BGE-M3模型的召回率在多个指标上均优于BM25。
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延伸问答
什么是稀疏检索？
稀疏检索是一种通过神经网络增强文本检索准确性和效率的方法，主要通过生成稀疏向量来实现。
BM25检索的优缺点是什么？
BM25检索在某些场景下具备鲁棒性和可解释性，但其效果有限，无法理解词语的含义或上下文的重要性。
BAAI的BGE-M3模型有什么特点？
BAAI的BGE-M3模型通过改进的预训练方式生成稀疏向量，其召回率在多个指标上优于BM25。
SPLADE模型与BM25的效果对比如何？
SPLADE模型提供的稀疏向量生成效果优于BM25，介于BM25和密集检索之间。
如何使用BGE-M3模型进行稀疏向量生成？
可以通过安装FlagEmbedding库并使用BGEM3FlagModel类来计算文档的稀疏向量。
稀疏检索的存储优势是什么？
稀疏检索通过仅存储出现的关键词或子词的值，节省了存储空间，提高了检索效率。
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