本地向量网格在10万工具中测试路由效果
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本地向量网格在10万工具中测试路由效果
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AI 综述
Key_Coconut_9269介绍并测试了一种本地向量网格工具路由方法:在10万个合成工具端点的冷缓存测试中,top-1准确率为70.7%,平均延迟为9.56毫秒。该方案运行于本地CPU,使用all-MiniLM-L6-v2生成向量、chromadb HNSW建立索引,并通过分离执行守护进程完成路由。 其关键做法是将工具名、描述、schema键和tags合并为单一工具profile向量,而不是仅嵌入函数名,以减少同义词导致的匹配失败。上述结果基于合成工具端点测试。
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最新进展10月27日 21:09
本地向量路由在 100k 工具中实现 70.7% top-1 准确率和 9.6ms 延迟报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- AGI Hunt本地向量路由在 100k 工具中实现 70.7% top-1 准确率和 9.6ms 延迟
本地向量网格在 100k 合成工具端点的冷缓存测试中达到 70.7% 的 top-1 准确率和 9.56ms 延迟。该方案使用 all-MiniLM-L6-v2、chromadb HNSW 和分离执行守护进程,将工具名、描述、schema 键及 tags 合并为单一 profile 向量。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。