上周学习了索引构建，本周开始学习检索相关。
索引是建立向量数据库时为这个信息提供一个标识，这种标识一般比较短，并且包含这块信息的主干内容，为将来快速检索打下了基础。
检索是希望更快的匹配问题语义和向量数据库的语义，那么语义如何与向量数据库对应也是快速检索的前提条件之一。
语义在向量化的过程中大致分为两类：稀疏向量和密集向量。
稀疏向量指的就是TF-IDF相关技术。他通过一个公式精确的将词频和词对应了起来，给更高的词频分配了更稀疏的向量编码，这个技术的好处是可以精确检索对应相关词条，整个过程具有强的可解释性和更高的效率，缺点是直接忽略未登录词。
密集向量在单词和向量映射之间采用了深度学习模型，从语义本位的角度出发理论上来说，相似语义的向量距离会更近，不相似语义的向量距离会更远。他的优点是通过深度学习的理论无限接近了语义这个理想点，缺点是可解释性差，并且需要大数据和算力。
所谓混合检索就是稀疏检索和密集检索的加权。
利用二者的优势，更加理想化的接近了真实语义。
（代码设计了milvus，很难看懂，脑壳疼。）
学习内容来自Datawhale
还是很感谢开源精神，能写出这么一份高质量的教程也很不容易~
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