LLM Embedding模型计算瓶颈通过Query端解决，LightRetriever登场
近年来，基于大模型的文本检索技术取得了显著进展，最新的领先技术（SOTA）中，LLM Embedding Model 的参数量通常超过70亿。虽然相关性搜索性能得到了提升，但部署成本也随之大幅增加。众所周知，LLM Embedding Model 使用对称双塔架构，其中查询端和文档端常常共享同一完整的大型语言模型（LLM）。然而，一个长期被忽视的问题是：在
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