🎎 使用套娃表示学习（MRL）进行多阶段向量查询

MRL借鉴了俄罗斯套娃的灵感来优化向量嵌入。

它首先使用较小的嵌入进行快速、广泛的搜索，然后使用高分辨率嵌入进行结果细化以获得更高精度。

在他最新的文章中，Vansh Khaneja：
✅ 使用@懒得和狗讲道理的文本嵌入模型实现MRL
✅ 在Qdrant中创建了一个实用的两阶段查询系统
✅ 使用现实世界数据集（算法交易PDF）展示该技术
✅ 提供了整个过程的分步Python代码

该项目使用双尺寸嵌入（512D和2048D）进行两阶段搜索：快速初步筛选后进行精确细化，平衡搜索的速度和准确性。

👉 实现详情请参见：https://buff.ly/3T6lcWm