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微软在Bing搜索背后有开源密钥算法

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微软刚刚宣布了Bing搜索背后的关键算法的开源，即—— SPTAG，它使Bing能够快速将搜索结果返回给用户。
仅在几年前，网络搜索很简单，用户输入了几个关键字并浏览了结果页面。今天，同一个用户可以在手机上拍照并将其放在搜索框中，或使用智能助手提问，而无需亲自触摸设备。他们也可能会输入一个问题并期望得到实际的答案，而不是可能的答案列表。
SPTAG（空间分区树和图）是分布式近似最近邻搜索（ANN）库，为大规模矢量搜索场景提供高质量矢量索引构建，搜索和分布式在线服务工具包。使用SPTAG算法作为开源Python库的核心，Bing可以在几毫秒内搜索数十亿条消息。
当然，矢量搜索本身并不是一个新概念，微软正在做的是将这个概念应用于深度学习模型。
首先，团队使用预先训练的模型并将数据编码为矢量，其中每个矢量表示一个字或像素。然后使用新的SPTAG库生成矢量索引。随着查询的进行，深度学习模型将文本或图像转换为向量，而向量又可以在索引中找到最相关的向量。
微软表示，到目前为止，SPTAG库已经对超过1500亿条数据进行了编目，包括单个单词，字符，网页摘要和完整查询。
“Bing每天处理数十亿份文件。现在的想法是将这些项目表示为向量，并搜索超过1000亿个向量的巨大索引，以便在5毫秒内找到最相关的结果。“
Bing团队期望开源SPTAG用于构建基于音频剪辑识别语言的应用程序，或者用户可以拍摄植物照片并识别属和物种。
该库现在可以使用，并提供了构建和搜索这些分布式矢量索引的所有工具。

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