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云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ByteHouse架構(gòu)下的RAG技術(shù)實(shí)踐與性能優(yōu)化RAG 全文檢索&混合檢索GraphRAG實(shí)踐Conclusion&RAG相關(guān)技術(shù)簡(jiǎn)NaiveNaiveHybridHybridRRF:(ReciprocalRankmentionedacrossvarious Agentic AdaptiveZhao,Siyun,etal."RetrievalAugmentedGeneration(RAG)andBeyond:AComprehensiveSurveyonHowtoMakeyourLLMsuseExternalDataMoreWisely."arXivpreprintarXiv:2409.14924(2024).

Jeong,Soyeong,etal."Adaptive-rag:Learningtoadaptretrieval-augmentedlargelanguagemodelsthroughquestionRAGMemory數(shù)據(jù) 大模型向量檢索（Dense&

融合&

PromptPromptSFTfor For/a-guide-to-word-embeddings-ANNANNTree-KD-Tree,IVF,SCANN,Graph-HNSW,NSG,YusukeMatsui.Billion-scaleApproximateNearestNeighborSearch,ACMMultimedia2020基于Kmeans訓(xùn)練聚類中心

p-bsed（NSW）：圖

降低向量索引內(nèi)存用量,ProductVector->CentroidFloat->Float->

基于Vamana圖結(jié)構(gòu) ByteHouse簡(jiǎn)介多年域內(nèi)業(yè)務(wù)打磨（字節(jié)90OLAP場(chǎng)景），基礎(chǔ)型軟件，基礎(chǔ)型軟件，造……Scaleout，2000并行計(jì)算容器化（計(jì)算資源 云原生數(shù)倉(cāng)ByteHouse在RAG場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)SQL支持：接口靈活+OLAPOLAPGISVector ByteHouseByteHouseVector支持Share-Nothing與存算分離兩種框架HNSW、HNSWSQ、IVF_PQ_FSSearchLateColumnCacheShare-Share-Compute-StorageCompute-StorageByteHouseByteHouseVector

One-passComputationIndex-granularityVectorColumnLate

Cohere(768DIM)alt0<OpenAI(1536DIM)0 日志查詢,

QA、文檔檢索、 ByteHouseByteHouse完善ByteHouse對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存SegmentStructforFrequencyStatistics Reader-Level

TB級(jí)數(shù)據(jù)量IO3.5HybridHybridHybridSearchRRFMinMax msmarcosubdataset：～7000rows

VectorFullTextRRFHybridGraphRAG FrompointsearchtographsearchGraphRAGGraphRAGwith

FutureFuturePlanasSearchVectorEmbeddingSparseFullText索引性能優(yōu)化：索引WAND Dis

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