主要观点：在 Weaviate 工作两年后对信息检索的反思，涵盖从 BM25 到 RAG 的诸多方面，包括向量数据库、嵌入模型、向量搜索等及其常见误解。
关键信息：

• BM25 是搜索的强基线，先从简单的开始再转向复杂的向量搜索。
• 向量数据库的向量搜索是近似的，使用近似最近邻算法加快搜索但牺牲少量准确性，且数据库不只存储嵌入，还存储原始对象和元数据。
• 向量数据库主要应用于搜索，与 LLM 配合良好，需指定要检索的结果数量，有多种类型的嵌入模型。
• 要了解优秀的嵌入模型及获取途径，多数 MTEB 模型是英文的，历史上有静态和上下文嵌入等。
• 不要混淆稀疏向量和稀疏嵌入，可对多种事物进行嵌入，向量维度影响存储成本，“Chat with your docs”教程很重要，需频繁调用嵌入模型等。
• 向量搜索只是检索工具包中的一个工具，要根据用例选择合适的搜索方式，如关键词搜索或向量搜索，混合搜索可结合不同技术，且要注意一些常见误解和挑战。

重要细节：

• 不同类型的向量如密集、稀疏、二进制和多向量嵌入用于不同目的。
• 向量数据库和向量索引库的区别，以及各种检索管道和技术的应用。
• 精度-召回率的权衡及不同评估指标的适用情况，查询优化等。
• 提及受 Doug Turnbull 博客启发，对未来信息检索发展的展望等。