语义查询不再丢掉旧标签:把历史答案当视图排序,新查询省下28%到45%的模型调用
语义查询引擎每次过滤都要逐条调用大模型,SemViews把此前查询已付费的标签当作语义视图来排序元组,只用新抽的样本做认证,在四个工作负载上满足精度与召回目标的同时省下28%到45%的模型调用。
语义查询引擎每次过滤都要逐条调用大模型,SemViews把此前查询已付费的标签当作语义视图来排序元组,只用新抽的样本做认证,在四个工作负载上满足精度与召回目标的同时省下28%到45%的模型调用。
在温度0下重跑语义查询,0.07%到10.2%的行会改变算子输出,单个任务最高24.0%,而计划会把这种变化放大到多数答案上。
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