Какво е моделът с две кули за retrieval?

Моделът с две кули за retrieval е архитектура на невронна мрежа, състояща се от две отделни клонове ("кули"), като всеки от тях обработва различни типове данни, например заявки и документи. Всяка кули кодира входа в векторно представяне (embedding) в общо пространство на признаците. След това, за намиране на релевантни документи, се изчислява сходството (например косинусно) между embedding-а на заявката и embedding-ите на документите.

Този подход позволява ефективно индексиране и търсене в голям брой документи, тъй като embedding-ите на документите могат да бъдат предварително изчислени и съхранявани, а при заявка е достатъчно да се изчисли embedding-а на заявката и бързо да се намерят най-близките вектори.

Пример:

• Кула 1: кодира текста на заявката в вектор.
• Кула 2: кодира всеки документ в вектор.
• Търсене: изчисляване на косинусната сходност между вектора на заявката и векторите на документите.

Това се използва широко в системи за препоръки и търсачки за мащабируем retrieval.