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OpenAI 进军 AI 搜索大战 —— 开始小范围内测 SearchGPT

7 月 25 日,OpenAI 突然在 X宣布,正在测试其备受期待的 AI 搜索市场入驻产品「SearchGPT 」—— 一款由 GPT-4 系列模型驱动、能实时访问全网信息,附带清晰来源链接的搜索引擎。 官方介绍称, SearchGPT 只是其新开发 AI 搜索功能的 “临时原型”。初期仅对小部分用户和出版商开放,其他有人若有兴趣尝试可以加入等候名单。未来这些功能的最佳部分将被直接集成到 ChatGPT 中。 从官方发布的演示来看,与现有的各类 AI 搜索相比,SearchGPT 并没有在交互上有特别明显的颠覆设计。整体界面与Perplexity差不多。用户在对话框中输入查询,SearchGPT实时搜索网络后总结出一份结构化的答案,包含图片和视频信息,同时列出相关信息来源。用户可以继续追问或在侧边栏中探索更多相关搜索。 Join waitlist:http://chatgpt.com/search

减少 95% 资源的向量搜索 | 使用云搜索的 DiskANN

当前尖端的向量近邻搜索算法,主要以图搜索算法为主,此类算法为了能够最大化搜索的速度与准确度,需要将对应的索引结构和原始数据存放在内存中,显然这不仅大大提高了成本,还限制了数据集的大小。 例如在当前主流的内存型 HNSW 算法下, 业界常用的内存估算方式是:向量个数 * 4 * (向量维度 + 12)。那么 在 DEEP 10M(96维)的 1 千万数据就需要内存达到 4GB 以上,但是 通过 DiskANN 优化后,仅需要 70 MB 的内存就可以对海量数据高效的进行检索;在 MS-MARCO(1024 维)的 1.38 亿条记录里,需要内存更是高达 534GB,这样检索 1.38 亿的数据需要 12 个 64GB 的节点。 按照上面的估算公式,到了 10 亿级别就需要大约 100 个节点,到 100 亿级别需要的节点数为 1000 个左右,这个规模的服务在资源成本和稳定性上都面临了极大的挑战。我们在服务客户的过程中,发现相比于低延迟检索需求,大部分客户更关注成本和稳定性,因此,火山引擎云搜索团队在原先已经支持的 HNSW、IVF 等低延迟的算法引擎的基础上,引入了内存和磁盘更好平...

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