基于 Faiss 的相似度过滤与 Top-K 检索在推荐系统召回层的应用教程
在推荐系统的召回层,我们需要快速地从海量物料中找出与用户画像或查询物品最相似的K个结果。但仅仅依赖向量相似度往往不够,我们还需要结合业务需求进行过滤,例如只召回特定品类、特定库存状态的商品。由于 Faiss 自身不提供复杂的SQL式元数据过...
在推荐系统的召回层,我们需要快速地从海量物料中找出与用户画像或查询物品最相似的K个结果。但仅仅依赖向量相似度往往不够,我们还需要结合业务需求进行过滤,例如只召回特定品类、特定库存状态的商品。由于 Faiss 自身不提供复杂的SQL式元数据过...
作为一名搜索技术专家,我们深知默认的分词器(如Standard Analyzer)在处理特定业务术语或同义词时往往力不从心,导致用户搜索词和文档内容无法精确匹配,从而造成召回率低下。解决这一问题的关键在于定制化分析过程,特别是引入同义词(S...
在处理大规模向量搜索时,我们通常需要在搜索速度(延迟)和搜索准确性(召回率)之间做出权衡。Faiss 的 IVF(Inverted File Index)系列索引是实现高性能搜索的关键工具,而 nprobe 参数则是控制这种权衡的核心。 本...
向量搜索技术依赖高效的近似最近邻(ANN)算法来处理大规模数据集。其中,乘积量化(Product Quantization, PQ)因其卓越的压缩比和搜索速度而广受欢迎。然而,PQ是通过将高维向量拆分为多个子向量并独立量化来工作的,这一过程...