只改2行代码，RAG效率暴涨30%！多种任务适用，可扩展至百亿级数据规模应用
只改2行代码，RAG效率暴涨30%！多种任务适用，可扩展至百亿级数据规模应用只需修改两行代码，RAG向量检索效率暴涨30%！
来自主题: AI技术研报
5867 点击 2025-06-21 17:48
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只需修改两行代码，RAG向量检索效率暴涨30%！
在今年 ICLR 会议上，我们被问到最多且最有意思的问题是：像 Jina AI 这样的向量搜索模型提供商，除了在 MTEB 上做基准测试，会不会做些氛围测试 （Vibe-testing)？
检索增强技术在代码及多模态场景中的发挥着重要作用，而向量模型是检索增强体系中的重要组成部分。
「三个点电荷 + Q、-2Q 和 + 3Q 等距放置，哪个向量最能描述作用在 + Q 电荷上的净电力方向？」
就在刚刚，智源研究员联合多所高校开放三款向量模型，以大优势登顶多项测试基准。其中，BGE-Code-v1直接击穿代码检索天花板，百万行级代码库再也不用怕了！
Redis 最近推出向量集合（Vector Set） 功能，这是一种专为向量相似性设计的数据类型，也是 Redis 针对人工智能应用的一个新的选项。这是 Redis 创始人 Salvatore Sanfilippo（“antirez”）自 重新加入 公司以来的第一个重大贡献。
那些曾在KDD时代Kaggle上打榜刷分的老炮儿，每每提起 Bagging 与 Boosting 这两项技术嘴角都压不住笑。
向量模型的核心功能是测量语义相似度，但这个测量结果很容易受到多种干扰因素的影响。在本文中，我们将着眼于文本向量模型中一个普遍存在的偏差来源：输入内容的长度。
2025 年 2 月发布的 NoLiMA 是一种大语言模型（LLM）长文本理解能力评估方法。不同于传统“大海捞针”（Needle-in-a-Haystack, NIAH）测试依赖关键词匹配的做法，它最大的特点是 通过精心设计问题和关键信息，迫使模型进行深层语义理解和推理，才能从长文本中找到答案。
在32道高等数学测试中，LLM表现出色，平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错！向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等，高等AI模型轻松拿捏。研究发现，再提示（Re-Prompting）对提升准确率至关重要。