挖坑不填兽
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一次不成功的 pull request
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
文章探讨了一种将4096维向量降维至256维的简单算法，适用于RAG应用。作者尝试了多种不依赖外部库的算法，发现按固定区间分组求平均值的效果最佳。尽管算法简单且具有实验意义，但仍需改进。接下来，作者计划构建基于样本集的降维算法，并开发独立的矩阵计算库，以更好地处理新出现的嵌入模型。
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关键要点
- 文章探讨了一种将4096维向量降维至256维的简单算法，适用于RAG应用。
- 作者希望找到一个不依赖外部库的简单压缩算法，能够有效处理嵌入向量。
- 尝试了多种算法，发现按固定区间分组求平均值的效果最佳。
- 尽管算法简单且具有实验意义，但仍需改进。
- 计划构建基于样本集的降维算法，并开发独立的矩阵计算库。
- 希望新算法能够有效处理新出现的嵌入模型。
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延伸问答
这篇文章介绍了什么样的降维算法？
文章介绍了一种将4096维向量降维至256维的简单算法，主要通过按固定区间分组求平均值的方法实现。
作者为什么选择不依赖外部库的算法？
作者希望找到一个简单的压缩算法，能够有效处理嵌入向量，同时不依赖重的外部资源，以便于实现和使用。
文章中提到的norm reduce算法有什么特点？
norm reduce算法是通过按固定区间分组求平均值来降维，尽管简单，但在大多数情况下能保持原向量匹配的最佳样本。
作者对降维算法的未来计划是什么？
作者计划构建基于样本集的降维算法，并开发独立的矩阵计算库，以更好地处理新出现的嵌入模型。
为什么作者的pull request被拒绝？
尽管作者提交了一个简单的降维算法，但由于其效果仍不够理想，因此被拒绝。
文章中提到的diff reduce算法是什么？
diff reduce算法通过计算相邻维度的差分并找到最大的差分作为边界，将原向量分割为n份，再求平均值。
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