基于大模型混合检索架构

《基于大模型混合检索架构》是一种全新的信息检索架构，旨在解决大规模数据场景下的效率和精度问题。这种架构结合了深度学习和大数据技术，实现了对多模态数据的高效检索。大模型混合检索架构具有以下特点：首先，它将深度神经网络应用于数据检索任务，通过嵌入层和神经网络层学习数据之间的复杂关系。其次，它将不同类型的数据（如图像、文本、音频等）集成在一个统一的模型中，实现了跨模态数据的检索。此外，该架构还采用了混合检索策略，根据不同数据类型和任务需求，自动选择最佳的检索算法和模型。基于大模型混合检索架构在大数据场景下具有广泛的应用前景，如智能问答、视频搜索、图像识别等。