Mis on two-tower mudel retrieval jaoks?

Kahe torni mudel retrieval jaoks on närvivõrgu arhitektuur, mis koosneb kahest eraldi harust („torust”), millest igaüks töötleb erinevat tüüpi andmeid, näiteks päringuid ja dokumente. Iga torn kodeerib sisendi vektoriala (embedding) esitusviisiks ühises tunnuste ruumis. Seejärel arvutatakse relevantsuse (näiteks kosinuse) sarnasus päringu embeddingu ja dokumentide embeddingute vahel.

See lähenemine võimaldab tõhusalt indekseerida ja otsida suurel hulgal dokumente, kuna dokumentide embeddinguid saab eelnevalt arvutada ja salvestada, ning päringu korral piisab vaid päringu embeddingu arvutamisest ja kiirest lähimate vektorite leidmisest.

Näide:

• Esimene torn: kodeerib päringu teksti vektoriks.
• Teine torn: kodeerib iga dokumendi vektoriks.
• Otsing: arvutab kosinuse sarnasust päringu ja dokumentide vektorite vahel.

See meetod on laialdaselt kasutusel soovitussüsteemides ja otsingumootorites skaleeritava retrievali jaoks.