Optimizing Retrieval: From Tokenization To Vector Quantization
Langue : anglais
Edité par Independently published, 2025
- Livre broché
- Neuf
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N° de réf. du vendeur I-9798306867977
- Titre
- Optimizing Retrieval: From Tokenization To Vector Quantization
- Auteur
- Lucas Jr, Oliver
- Éditeur
- Independently published
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798306867977
"Optimizing Retrieval: From Tokenization to Vector Quantization"
This book provides a deep dive into the core techniques that underpin modern information retrieval systems. It guides readers through the crucial steps, starting with the fundamental process of tokenization – breaking down text into meaningful units. From there, the book explores how these tokens are transformed into numerical representations, a critical step for efficient processing.
The core of the book lies in vector quantization, a powerful technique that compresses and represents high-dimensional data (like text) into lower-dimensional spaces while preserving essential information. This enables faster search, reduced storage requirements, and improved retrieval accuracy.1
Key Topics Covered:
- Tokenization Strategies: Exploring various approaches, including word-level, subword-level (like byte-pair encoding), and character-level tokenization.
- Text Embedding Techniques: Delving into methods like Word2Vec, GloVe, and more recently, Transformer-based models like BERT, which capture semantic relationships between words.2
- Vector Quantization Algorithms: Examining different approaches, such as k-means, product quantization, and hierarchical vector quantization, and their applications in information retrieval.
- Retrieval Models: Exploring how vector quantization is integrated into various retrieval models, including nearest neighbor search, approximate nearest neighbor search, and retrieval augmented generation.
- Practical Applications: Discussing real-world applications of these techniques, such as search engines, recommendation systems, and question answering systems.
"Optimizing Retrieval: From Tokenization to Vector Quantization" is a valuable resource for researchers, practitioners, and students interested in the cutting-edge techniques driving advancements in information retrieval. It provides a comprehensive understanding of the key concepts and their practical implications, empowering readers to build and optimize high-performance retrieval systems.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
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