重新思考相似性搜索：拥抱更智能的机制而非更智能的数据
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2023-08-03 v1 信息检索
摘要
在本愿景论文中，我们提出一种改进相似性搜索有效性的视角转变。我们主张一种更全面的方法，不仅提升数据质量（尤其是机器学习生成的嵌入），也增强底层搜索机制，而非仅聚焦于提升数据质量。我们强调三条需要重新定义相似性搜索问题的新颖途径：利用隐式数据结构与分布、将用户纳入迭代反馈回路、以及超越单一查询向量。这些新颖路径在大规模语言模型、视频片段检索和数据标注等新兴应用中已显现相关性。我们讨论了这些新问题领域带来的相应研究挑战，并分享了来自初步发现的见解。
引用
@article{arxiv.2308.00909,
title = {Rethinking Similarity Search: Embracing Smarter Mechanisms over Smarter Data},
author = {Renzhi Wu and Jingfan Meng and Jie Jeff Xu and Huayi Wang and Kexin Rong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.00909},
year = {2023}
}