Milvus WeightedRanker 对比 RRF 重排机制下图说明了Milvus中混合搜索的执行过程，并强调了重排在这一过程中的作用。混合搜索中的重排是一个关键步骤，它整合了来自多个向量字段的结果，确保最终输出具有相关性并准确排序。：这种方法通过计算不同向量搜索得分（或向量距离）的加权平均值来合并结果。它根据每个向量字段的重要性分配权重。RRFRanker：这种策略基于不同向量列中的排名来

随着大模型技术的不断发展，内容解析的方式正在发生深刻变革。大模型加持下的提示工程方法为爬虫技术带来了前所未有的便利和效率提升。然而，我们也应该意识到，这种方法并非万能之药，它仍然需要结合具体任务进行定制化的优化和调整。未来，我们期待看到更多关于大模型在爬虫领域的应用和研究，以推动这一技术的进一步发展和完善。

由于量化前的激活值变化范围较大，即使对于同一 token，不同channel数值差异较大，对每个 token 的量化也会造成精度损失，但是不难看出较大值一般出现在同一 channel，因此作者也分析了采用 per-channel 的量化方式，这种量化方式能很好的避免精度损失，但是硬件不能高效执行，增加了计算时间，因此大多数量化仍采用 per-token 及 per-tensor 的量化方式。最后，

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7 月 2 日，微软开源了 GraphRAG，一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在 GitHub 上推出后，该项目快速获得了 2700 颗 star！开源地址：https://github.com/microsoft/graphrag通过 LLM 构建知识图谱结合图机器学习，GraphRAG 极大增强 LLM 在处理私有数据时的性能，同时具备连点成

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提示词总结的核心思想是在保持相似的语义信息的前提下，将原有提示词浓缩为更短的总结。这些技术还可以作为提示词的在线压缩方法。与前面提到的保留未裁剪标记的提示词裁剪技术不同，这一行方法将整个提示符转换为总结。RECOMP[34]引入了一个抽象压缩器（AbstractiveCompressor），其将输入问题和检索到的文档作为输入，生成一个简洁的摘要。具体来说，它从大规模的大模型中提取轻量级压缩器来进行

随着大模型技术的不断发展，内容解析的方式正在发生深刻变革。大模型加持下的提示工程方法为爬虫技术带来了前所未有的便利和效率提升。然而，我们也应该意识到，这种方法并非万能之药，它仍然需要结合具体任务进行定制化的优化和调整。未来，我们期待看到更多关于大模型在爬虫领域的应用和研究，以推动这一技术的进一步发展和完善。

如果保持原样，那么复杂度是二次的，序列一长，训练成本和推理成本都比较难顶。如果你想处理1000长度的文本，那么预训练阶段就拿1000长度的文本去训，那自然没有问题，但如果你只拿500长度的文本去预训练，那么得到的模型通常无法很好地处理1000长度的文本，尤其是。训练的模型，通常无法直接处理长文本，这就是长度外推问题，这个问题不只是Transformer有，RNN甚至。注意这里的长短是相对的，如果你