لغت

Vector Search

vector search exact words کے بجائے meaning سے content find کرتی ہے۔ text high-dimensional embeddings میں convert ہوتا ہے، اور cosine distance جیسا similarity metric stored vectors کو query vector سے closeness کے حساب سے rank کرتا ہے، اس لیے keywords match نہ ہوں تب بھی conceptually related passages واپس آتے ہیں۔

مترادفات: semantic search, similarity search, nearest-neighbor search, embedding search

Vector search semantic retrieval کو power کرتی ہے: strings match کرنے کے بجائے meaning match کرتی ہے۔ query کو indexed content جیسی vector space میں embed کیا جاتا ہے، اور index distance metric کے حساب سے nearest vectors واپس کرتا ہے۔ scale پر fast رہنے کے لیے production systems approximate nearest-neighbor indexes استعمال کرتے ہیں جو major latency wins کے لیے tiny accuracy trade-offs accept کرتے ہیں۔ vector search hybrid retriever میں keyword search کے ساتھ pair ہو تو سب سے effective ہے، تاکہ exact identifiers pure semantic matching میں lost نہ ہوں۔

vector search میں embedding کیا ہے؟

embedding numeric vector ہے جو text کے piece کا meaning represent کرتا ہے، embedding model سے produced۔ similar meaning والے texts vector space میں قریب land کرتے ہیں۔

approximate nearest neighbor (ANN) search کیا ہے؟

ANN search accuracy کا تھوڑا سا trade-off دے کر large speed gains لیتی ہے، index structures استعمال کرتے ہوئے تاکہ stored vectors millions میں بڑھیں تب بھی similarity lookups fast رہیں۔

Vector Search

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

متعلقہ اصطلاحات