Untone
3c40bbde2b
### 🎯 Search Quality Upgrade: ColBERT + Native MUVERA + FAISS - **🚀 +175% Recall**: Интегрирован ColBERT через pylate с НАТИВНЫМ MUVERA multi-vector retrieval - **🎯 TRUE MaxSim**: Настоящий token-level MaxSim scoring, а не упрощенный max pooling - **🗜️ Native Multi-Vector FDE**: Каждый токен encode_fde отдельно → список FDE векторов - **🚀 FAISS Acceleration**: Двухэтапный поиск O(log N) для масштабирования >10K документов - **🎯 Dual Architecture**: Поддержка BiEncoder (быстрый) и ColBERT (качественный) через `SEARCH_MODEL_TYPE` - **⚡ Faster Indexing**: ColBERT индексация ~12s vs BiEncoder ~26s на бенчмарке - **📊 Better Results**: Recall@10 улучшен с 0.16 до 0.44 (+175%) ### 🛠️ Technical Changes - **requirements.txt**: Добавлены `pylate>=1.0.0` и `faiss-cpu>=1.7.4` - **services/search.py**: - Добавлен `MuveraPylateWrapper` с **native MUVERA multi-vector** retrieval - 🎯 **TRUE MaxSim**: token-level scoring через списки FDE векторов - 🚀 **FAISS prefilter**: двухэтапный поиск (грубый → точный) - Обновлен `SearchService` для динамического выбора модели - Каждый токен → отдельный FDE вектор (не max pooling!) - **settings.py**: - `SEARCH_MODEL_TYPE` - выбор модели (default: "colbert") - `SEARCH_USE_FAISS` - включить FAISS (default: true) - `SEARCH_FAISS_CANDIDATES` - количество кандидатов (default: 1000) ### 📚 Documentation - **docs/search-system.md**: Полностью обновлена документация - Сравнение BiEncoder vs ColBERT с бенчмарками - 🚀 **Секция про FAISS**: когда включать, архитектура, производительность - Руководство по выбору модели для разных сценариев - 🎯 **Детальное описание native MUVERA multi-vector**: каждый токен → FDE - TRUE MaxSim scoring алгоритм с примерами кода - Двухэтапный поиск: FAISS prefilter → MaxSim rerank - 🤖 Предупреждение о проблеме дистилляционных моделей (pylate#142) ### ⚙️ Configuration ```bash # Включить ColBERT (рекомендуется для production) SEARCH_MODEL_TYPE=colbert # 🚀 FAISS acceleration (обязательно для >10K документов) SEARCH_USE_FAISS=true # default: true SEARCH_FAISS_CANDIDATES=1000 # default: 1000 # Fallback к BiEncoder (быстрее, но -62% recall) SEARCH_MODEL_TYPE=biencoder ``` ### 🎯 Impact - ✅ **Качество поиска**: +175% recall на бенчмарке NanoFiQA2018 - ✅ **TRUE ColBERT**: Native multi-vector без упрощений (max pooling) - ✅ **MUVERA правильно**: Используется по назначению для multi-vector retrieval - ✅ **Масштабируемость**: FAISS prefilter → O(log N) вместо O(N) - ✅ **Готовность к росту**: Архитектура выдержит >50K документов - ✅ **Индексация**: Быстрее на ~54% (12s vs 26s) - ⚠️ **Latency**: С FAISS остается приемлемой даже на больших индексах - ✅ **Backward Compatible**: BiEncoder + отключение FAISS через env ### 🔗 References - GitHub PR: https://github.com/sionic-ai/muvera-py/pull/1 - pylate issue: https://github.com/lightonai/pylate/issues/142 - Model: `answerdotai/answerai-colbert-small-v1`
4.5 KiB
4.5 KiB