이 포스트에서는 BM25 알고리즘 대신 희소 벡터 검색을 소개합니다. 이 접근 방식은 해석 가능성을 유지하면서 용어 확장을 개선합니다. Amazon OpenSearch Service를 사용하여 희소 벡터와 밀도 벡터를 지식 검색에 통합하는 단계를 설명하고, 공용 데이터셋에 대한 일부 실험을 통해 그 이점을 보여줍니다.
aws.amazon.com
Integrate sparse and dense vectors to enhance knowledge retrieval in RAG using Amazon OpenSearch Service
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2024-09-05