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「相似度计算」找到 27 条内容
按专题浏览 →匹配追问：…如果数据量上亿，暴力算太慢，有什么优化手段？ 直球架构 讲一下RAG的向量化流程，从文本分块策略、嵌入模型选型，到向量归一化和余弦相似度计算，再介绍ANN索引（比如HNSW）的原理和适用场景。
匹配口述回答：…务数据匹配。如果拿通用模型去转金融术语，相似度会跑偏。 再说检索。用户问一个问题，同样转成向量，去库里搜最相似的 Top-K 块。相似度计算用余弦或者内积。但这里有个坑：纯向量检索对关键词不敏感，比如搜订单号或者错误码，向量相似度往往不如 [[BM25]]。所以实际落地我会用 [[Hybrid Search]]，向量和关键词两条路同时走，结果再融合。举个例子，电商客服场景，用户问“我上次买的手机怎么还没到”，向量检索能理解“手机”和“物流”的语义，但如果用户说“订单号 123…
匹配口述回答：…ng]]模型选型上，通用域用BGE或者M3E就够了，但如果业务很垂直，比如金融合同或者医疗文献，我会考虑在领域数据上微调一下，否则相似度计算会偏。索引结构，百万级用[[HNSW]]，内存够快；亿级就得用[[Faiss]]的[[IVF]]或者上分布式数据库。但纯向量检索有个问题：用户写个订单号或者错误码，向量相似度经常找不到，因为语义空间和字面匹配是两回事。所以我倾向做**[[混合检索]]**，把[[BM25]]关键词召回和向量召回两条路并行，再合并排序。这能明显提升召回率，尤…
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