18.2 碎片的比较和选择

内容与核心概念

在前一页,首先我们找到文件的部分。
我们将计算问题和文本的距离, 排序估计数, 并显示选定的来源。
搜索会选择碎片; 贝勒德会将碎片添加到问题中。 内存、 历史和工具结果有不同的来源。 行动权会检查程序, 循环必须有一个停止的理由 。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
在一个搜索空间对查询和块进行比较。
高级检索器在矢量和排序相似时将查询和文件编码成编码; 词汇检索器使用该词和该收藏的统计资料; 科尼内移除规范的影响并比较方向。 零矢量没有余弦相似性, 应该给出明确的错误或单独的政策, 而不是一个静态的得分0 。
cos
⁡
(
q
,
d
)
=
q
T
d
∥
q
∥
2
∥
d
∥
2
,
rank
⁡
=
argsort
⁡
d
(
−
cos
⁡
(
q
,
d
)
)
.
\operatorname{cos}(q,d)=\frac{q^Td}{\|q\|_2\|d\|_2},
\qquad \operatorname{rank}=\operatorname{argsort}_{d}(-\operatorname{cos}(q,d)).
cos
(
q
,
d
)
=
∥
q
∥
2
​
∥
d
∥
2
​
q
T
d
​
,
rank
=
argsort
d
​
(
−
cos
(
q
,
d
))
.
在一个小系列中,全套数据是准确的。 近邻指数改变着拉丁尼/回召的权衡,需要其自身的演变。 元数据过滤器、存取政策和新鲜度被作为检索合同的一部分使用。
模型就是这么显示的
散射点只是一个预测: 锁定被视为一个完整的矢量空间。 检查员显示原始查询、 过滤器、 分数、 断线和重新激活的候选人。 回收量在生成器评价前单独测量, 例如, recall@k on querey/ complect pats 。
适用范围。
高COSine 并不代表真理或必然。 嵌入模型与新域域、语言或数字无法有效。 索引只知道收藏的已装入版本; 上k 中缺少文档并不能证明源代码中不存在事实 。
from math import sqrt
query_18b=[1.0,1.0]; docs_18b={'d1':[1.0,0.0],'d2':[1.0,1.0],'d3':[-1.0,0.0]}
def cosine_18b(a_18b,b_18b):
return sum(x*y for x,y in zip(a_18b,b_18b))/sqrt(sum(x*x for x in a_18b)*sum(y*y for y in b_18b))
ranking_18b=sorted(docs_18b,key=lambda key_18b:(-cosine_18b(query_18b,docs_18b[key_18b]),key_18b))
assert ranking_18b==['d2','d1','d3']
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
来源仍然是外部证人,可能过时或错误。
模型到底看到了什么? 这个问题是怎么回事?
第18章的皮顿实例
学术基础