微軟剛剛宣布開源一項 Bing 搜索背後的關鍵演算法——SPTAG，它使 Bing 能夠快速將搜索結果返回給用戶。
僅在幾年前，網路搜索很簡單，用戶輸入幾個關鍵詞並瀏覽結果頁面。 今天，相同的用戶可能會在手機上拍照並將其放入搜索框中，或使用智能助手提問，而無需親自觸摸設備。他們也可能會輸入一個問題並期待一個實際的答覆，而不是一個可能答案的頁面列表。
SPTAG （Space Partition Tree And Graph）是分散式近似最近鄰域搜索（ANN）庫，為大規模矢量搜索場景提供高質量矢量索引構建、搜索和分散式在線服務工具包。利用 SPTAG 演算法作為開源 Python 庫的核心，Bing 能夠在幾毫秒內搜索數十億條信息。
當然，矢量搜索本身並不是一個新想法，微軟所做的是將這一概念應用於深度學習模型。
首先，團隊採用預先訓練的模型並將數據編碼到矢量中，其中每個矢量代表一個字或像素。然後使用新的 SPTAG 庫生成向量索引。隨著查詢的進入，深度學習模型將該文本或圖像轉換為向量，該庫緊接著就能在索引中找到最相關的向量。
微軟表示，SPTAG 庫迄今已對超過 1500 億條數據進行了編目，包括單個單詞、字元、網頁代碼段和完整查詢。
「Bing 每天處理數十億個文檔，現在的想法是將這些條目表示為向量，並搜索這個 1000 億以上向量的巨大索引，以便在 5 毫秒內找到最相關的結果」。
Bing 團隊期望開源 SPTAG 可用於構建可識別基於音頻片段所說語言的應用，或用於讓用戶拍攝植物照片並識別屬和物種的服務。
該庫現已開放使用，並提供構建和搜索這些分散式矢量索引的所有工具。
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