背景和需求其实向量召回本质上是一个搜索问题，传统搜索本质上使用的是文本的搜索，经常是做一些query，提出里面的关键词然后在数据库里面搜，这种文本层面的召回泛化能力终究有限，为了解决一些同义词、特别说法、纠错的问题需要话费大量的时间精力，另一方面，类似推荐领域，要衡量用户和物料，靠显式的用户画像同样是有限的，接着深度学习发展的东风，有人开始尝试想把query、用户、物料进行抽象表示，然后进行匹配计
FM怎么用在召回中？极简的模式第一，离线训练。这个过程跟在排序阶段采用FM模型的离线训练过程是一样的，比如可以使用线上收集到的用户点击数据来作为训练数据，线下训练一个完整的FM模型。在召回阶段，我们想要的其实是：每个特征和这个特征对应的训练好的embedding向量。这个可以存好待用。如果将推荐系统做个很高层级的抽象的话，可以表达成学习如下形式的映射函数：意思是，我们利用用户（User）相关的特征
在信息技术领域，随着大数据以及人工智能技术的飞速发展，向量数据库成为了信息检索和查询的核心之一。而“LangChain”作为一个集成多种自然语言处理工具的框架，其在向量查询方面显示出的强大能力尤为引人关注。本文将围绕如何解决 LangChain 向量查询的问题展开详细讨论，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南以及生态扩展等多个方面。
### 背景定位
首先，我想明确“LangC
在当今数字化的时代，向量化技术在自然语言处理（NLP）和信息检索中变得尤为重要，特别是在使用 LangChain 框架时。LangChain 支持通过多个编程语言和工具来处理向量化，使得复杂信息的处理变得高效且可扩展。本篇博文将详细探讨如何有效解决 LangChain 向量化的问题，涵盖从背景定位到生态扩展的各个维度。
### 背景定位
随着人工智能技术的快速发展，将文本数据转换为数值形式的向
常见召回模型I2I：计算item-item相似度，用于相似推荐、相关推荐；U2I：基于矩阵分解，通过用户特征直接推荐item；U2U2I：基于用户的协同过滤，先找相似用户，再推荐相似用户喜欢的item；U2I2I：基于物品的协同过滤，先统计用户喜爱的物品，再推荐他喜欢的item；U2TAG2I：基于标签偏好推荐，先统计用户偏好的tag，然后匹配所有的item；其中tag一般是item的标签、分类、
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2024-06-08 21:39:18
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向量召回的目标1：内积时既考虑到了相关性、又考虑到了兴趣，所以这就是前两个目标2：有的还会考虑rpm最大化3：有的团队还会在训练模型时，loss上加入点击loss、下单loss、相关性loss等目标一、基础的向量召回就不简述了就是使用精排的样本，然后形成两个塔，一个用来训练user向量，一个用来训练item向量，然后内积相乘再反向梯度传播，训练出来模型后，不管是离线刷出来所有user/item的向
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2024-05-05 20:42:44
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普通搜索 VS 向量搜索向量搜索已经在成长了有些年头了，但是随着近几年机器学习和深度学习的蓬勃发展，“特别是万物皆可 embedding“的观点越来越流行之后，向量搜索才逐渐从小众的技术走入人们的视野之中。相较于普通搜索（基于词元和倒排索引），向量搜索会成为一个革命者代替它（们）的位置，还是会与它互补，并有机的整合在一起呢？overview首先，我们先来了解一下这两种搜索方案的特点以及各自的优缺点
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2024-07-16 19:17:45
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向量召回本身是个新潮的东西，这次给大家小小的总结一下，工业界和科研界中常见的向量召回方案，希望能给大家一些启示吧。前沿首先，什么是向量召回，核心的流程是什么样的，先介绍下。首先，所谓向量召回，就是把物料和用户query都进行向量表征，物料可以构造索引供query向量进行检索，本质还是在库里检索和query最接近的那些物料，相当于推荐中的一路召回。具体的细节，可以看看我这篇文章，已经详细解释了：心法
背景介绍阿里云向量检索 Milvus 版是一款 Serverless 全托管服务，确保了与开源 Milvus 的完全兼容性，并支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模 AI 向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus 云服务成为多样化 AI 应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风
langchain 在线向量模型是一种利用自然语言处理进行文本向量化的解决方案，它支持多种模型，有助于实现信息检索、推荐系统和问答系统等功能。在这篇博文中，我将详细记录解决“langchain 在线向量模型”问题的全过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的硬件和软件环境符合要求。以下是具体的软硬件要求：
| 组件
计算特征向量的相似度
目录更改elasticsearch的score评分插件源码解读脚步一脚本二(fast-vector-distance)部署测试创建索引查询版本说明项目详细见github参考文献更改elasticsearch的score评分 在某些情况下，我们需要自定义score的分值，从而达到个性化搜索的目的。例如我们通过机器学习可以得到每个用户
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2024-05-09 09:31:35
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在现代的自然语言处理（NLP）领域，“langchain embedding 生成向量”已经成为一个不可或缺的技术。它通过将文本数据转化为嵌入向量，使得机器可以更好地理解和处理语言信息。本文将详细阐述生成嵌入向量的过程，从技术原理到性能优化，再到扩展讨论，为读者提供全面的理解。
### 背景描述
在追踪“langchain embedding”技术的演进过程中，可以总结出以下几个关键时间节点：
不知道多少人还记得 《做向量召回 All You Need is 双塔》那篇，那篇介绍了国内外各个大厂做召回的用的双塔模型，其中提到一篇《Embeding-based Retrieval in FaceBook Search》，还跟大家强烈建议，该篇必读，不知道有多少炼丹师认真读了？什么？你还没读！没关系，十方今天就给大家解读这篇论文。
很多炼丹师往往迷恋于各种复杂的网络结构，比如某市值跌了几个“
原创
2021-07-12 18:14:32
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在推荐和搜索场景下，召回recall是一个关键的步骤，这个步骤通常需要在海量的目标中，召回部分与用户特征相近的item，所以有一个快速，并且准去的算法是非常有必要的，HNSW(Hierarchical Navigable Small World)就是其中一种方法，当然HNSW也不止用于此。对于召回的场景下，每个需要进行召回的item已经用户的特征都是多维的，在多个特征维度的空间中，找到与用户特征最
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2024-03-29 11:28:44
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langchain常用的向量模型是机器学习和自然语言处理领域的重要工具。它们用于处理和分析文本数据，特别是在信息检索、推荐系统和对话系统中，向量模型通过将文本转换为向量形式，使得计算机能够理解和操作语言。
### 背景描述
在当今的技术环境中，文本处理面临着多种挑战，包括但不限于文本表示、信息检索的效率、上下文理解等。为了有效解决这些问题，广泛应用了向量模型。将这些模型进行展示，可以通过四象限
langchain接入本地向量模型是一项重要的任务，它将传统的文本处理与高效的向量表示相结合，从而提升信息检索和自然语言处理的效率。本文将详细记录如何将langchain接入本地向量模型的整个过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和进阶指南等方面。
## 环境配置
在进入实际操作之前，我们首先需要配置好所需的环境。以下是相关的依赖版本表格：
| 依赖名称 |
在处理海量文本数据时，将文本转化为向量表示是一项重要的技术。这篇博文将聚焦于如何使用Langchain将文本转化为向量，并利用Faiss进行高效的相似性检索。我们会深入分析其背景、特点和应用场景，力求为读者提供系统的理解和实用的操作指南。
> 引用块：
>
> “向量表示是自然语言处理的核心，能够有效捕捉到文本的语义特征” — 维基百科
在进行文本向量化时，我们主要关注以下几个核心维度：性能指
langchain 文档转稀疏向量是一个重要的任务，它在自然语言处理和信息检索中，能够有效地将丰富的文本信息压缩为低维稀疏表示，以便于后续的模型训练和推理。通过将文档转化为稀疏向量，我们能够提高检索效率和降低存储成本。接下来，将会回顾如何有效地实现这一转换，并记录解决过程中各类细节。
### 背景定位
在处理海量文本数据时，将文档转成稀疏向量的需求变得尤为重要。这不仅涉及到数据存储的效率，也关
向量召回：深入评估离线体系，探索优质召回方法
原创
精选
2023-10-17 16:36:58
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在 eCommerce 里的应用中，我们可以对图像来进行搜索从而达到更好的应用体验。如果你之前阅读过我的文章 “Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 和 Python 构建面部识别系统”，可能对这个并不陌生。我们可以通过对图片的处理，把它变成向量，然后我们再进行向量搜索，从而达到搜索的目的。在今天的 demo 中，我们来展示如何使用 Elasticsearch 来搜素图
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2024-03-16 22:38:04
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