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OmAgent: 复杂视频理解的多模态代理框架与任务分割
OmAgent 是一个能够在多模态环境下高效地存储和检索视频帧的系统，通过动态调用 API 和工具进行查询处理和准确性增强，可以确保鲁棒的视频理解，显著减少信息丢失。
PDF10 days ago
基于 CFLIS 和 MGR-LAU 的用户意图识别和语义缓存优化的查询处理框架
基于云缓存的查询处理被优化，通过将经常访问的数据靠近用户来提高效率。然而，在现有的研究中，忽视了用户意图类型对查询处理效率的影响。因此，本研究利用上下文模糊语义推理系统 (CFLIS) 分析了查询中的信息、导航和事务意图，以增强查询处理。
PDFa month ago
生成式信息检索综述
通过综述 Generative Retrieval（GR）的关键发展、索引和检索策略和挑战，讨论了具有挑战性的生成查询质量、可学习文档标识符、可扩展性和多任务学习框架等未来研究方向，旨在为 GR 提供基础理解并激发信息检索领域的进一步创新。
PDFa month ago
知识图谱中基于高吞吐量的向量相似性搜索
本文介绍了一种名为 HQI 的系统，用于高吞吐量批处理混合查询，特别是在知识图谱中的向量相似度搜索。该系统使用一种基于负载的向量数据分区方案来量身定制向量索引布局，同时描述了一种多查询优化技术以减少向量相似度计算的开销。我们基于工业工作负载
PDFa year ago
使用 SQL 查询大型语言模型
使用大语言模型和 SQL 查询从自然语言文本中提取数据和查询，是信息检索和处理的新方向并带来了新的挑战和机遇。
PDFa year ago
使用嵌入和图神经网络对知识图谱进行基数估计
本文提出了一种基于知识图谱嵌入和图神经网络的 GNCE 方法，通过对知识图谱中实体做语义嵌入和使用 GNN 处理查询来准确预测查询的基数，并在多个知识图谱的 q 误差方面对 GNCE 进行评估，表明其在估计准确性方面优于其他方法。
PDFa year ago
在精确和近似差分隐私下优化批线性查询
本文提出了第一个用于回答批量线性查询的实用差分隐私技术，即低秩机制 (LRM)，它适用于确切和近似差分隐私定义，并提供对 LRM 的实用性保证，同时提供如何根据用户的实用预期设置隐私参数的指导。与差分隐私下的最新查询处理解决方案相比，这种方
PDF9 years ago
一种置换哈希方法的密集性改进
本文提出了一种新的稠密化策略，使 $(K,L)$ 参数的局部敏感哈希 (Locality Sensitive Hashing) 的 minwise 哈希算法在查询处理成本上从 $O (dKL)$ 降至仅 $O (d + KL)$，针对非常稀
PDF10 years ago
低秩机制：在差分隐私下优化批量查询
本文提出了一种称为低秩机制（LRM）的新型隐私保护技术，通过对工作量矩阵进行低秩逼近来回答批量查询，可以实现高精度的处理结果，同时保证数据隐私。与现有技术相比，LRM 在实际中具有较高的精度。
PDF12 years ago