吴恩达&Qdrant多向量图像检索课程｜AI检索技术详解

DeepLearningAl 吴恩达和 Qdrant 新出的这个课程看起来不错。

Multi-Vector Image Retrieval，大多数检索系统都会用单个向量来表示一张图像。本课程展示了多向量方法如何将图像表示为由多个嵌入组成的集合，从而在文本查询与视觉内容之间实现更加精确的匹配，尤其适用于包含图片、图表和文字混合的文档场景。

1. 实现 CoIBERT，用于理解多向量文本检索与延迟交互式搜索。

2. 应用 CoIPali，从图像中提取更细粒度的局部补丁级特征，用于精细视觉检索。

3. 通过量化与池化技术优化内存占用。

4. 将多向量输出转换为 MUVERA 向量，以加速基于 HNSW 的快速检索。