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SPLADE 与学习型稀疏检索:让倒排索引学会语义
BM25 不懂同义改写,向量检索不懂精确词匹配。SPLADE 用语言模型给每个词算出词表上的权重分布——文档自己「长出」了相关扩展词,查询与文档在同一个扩展词表上匹配。它输出的是稀疏向量,能直接进倒排索引。本文讲清它和 BM25、dense 检索的三足关系与工程账。
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查询路由:不是每个问题都值得检索一次
用户问「你好」「帮我写首诗」,也被送去向量库里转一圈——检索噪声污染回答,还白烧延迟和成本。查询路由是检索之前的分流器:判断这个问题需不需要检索、走哪个索引、要不要追问澄清。本文讲清路由的决策维度、实现谱系(规则→分类器→LLM)、失败代价与降级设计。
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Linkup Research Releases SPARSEUP: A 149M-Parameter Open-Source Sparse Embedding Model
Linkup Research has released SPARSEUP, an open-source sparse embedding model built on a 149M-parameter ModernBERT backbo…
开源项目 MarkTechPost · 9-19 阅读 56·访客 53