微軟剛剛宣布開源一項 bing 搜尋背後的關鍵演算法——sptag，它使 bing 能夠快速將搜尋結果返回給使用者。
當然，向量搜尋本身並不是乙個新想法，微軟所做的是將這一概念應用於深度學習模型。
首先，團隊採用預先訓練的模型並將資料編碼到向量中，其中每個向量代表乙個字或畫素。然後使用新的 sptag 庫生成向量索引。隨著查詢的進入，深度學習模型將該文字或影象轉換為向量，該庫緊接著就能在索引中找到最相關的向量。
微軟表示，sptag 庫迄今已對超過 1500 億條資料進行了編目，包括單個單詞、字元、網頁**段和完整查詢。
「bing 每天處理數十億個文件，現在的想法是將這些條目表示為向量，並搜尋這個 1000 億以上向量的巨大索引，以便在 5 毫秒內找到最相關的結果」。
bing 團隊期望開源 sptag 可用於構建可識別基於音訊片段所說語言的應用，或用於讓使用者拍攝植物**並識別屬和物種的服務。
該庫現已開放使用，並提供構建和搜尋這些分布式向量索引的所有工具。
參考：techcrunch、venturebeat
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