Скачать или смотреть Основы Qdrant | Объяснение и использование разреженного вектора

Откройте для себя точный поиск по ключевым словам и гибридный поиск с помощью разреженных векторов в Qdrant.

На третий день курса «Основы» вы погрузитесь в представление разреженных векторов — многомерных векторов, где большинство элементов равны нулю, — и как они обеспечивают точный поиск с выравниванием по признакам с помощью инвертированного индекса. 

Вы узнаете:
• Что такое разреженные векторы, чем они отличаются от плотных векторных представлений и когда их использовать (например, для оценок пользователей по множеству элементов) 
• Как разреженные векторы эффективно хранятся в виде пар (индекс, значение), избегая создания массивов, заполненных нулями.
• Как работает инвертированный индекс — сопоставляя каждое ненулевое измерение с векторами, в которых оно встречается, обеспечивая быстрое точное сопоставление вместо грубого поиска. 
• Как настроить коллекцию в Qdrant для разреженных векторов: использование sparse_vectors_config, указание имени поля разреженного вектора и учёт того, что метрика расстояния всегда является скалярным произведением. 
• Как вставлять разреженные векторы (индексы + значения) и выполнять запросы на сходство. 
• Ключевые выводы: разреженные векторы идеально подходят, когда большинство признаков отсутствует, они используют точный поиск и могут использоваться вместе с плотными векторами в рамках гибридных поисковых процессов. 

🔍 Ознакомьтесь с полным уроком: https://qdrant.tech/course/essentials...

👉 Это видео является частью структурированного онлайн-курса, к которому вы можете получить бесплатный доступ по адресу https://qdrant.tech/course/essentials/