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「诊断」找到 99 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…]]**，把关键词和向量两条路结合起来，再加一层[[重排]]，把高置信度的结果顶上去。 具体到业务，拿医疗场景举例。假设做一个辅助诊断的问答助手，知识库里得有临床指南、药品说明书、最新专家共识，还得按效力层级排：国家指南优先于地方共识，最新版本优先于旧版。检索时用户说“心梗”，你得自动扩成“心肌梗死”“急性冠脉综合征”，这是查询改写。召回后不是一股脑全塞给模型，得按相关性和时效性排序，控制token预算，并且强制模型输出引用标记，比如[来源:2024年ESC指南第3条]。如果…
匹配口述回答：…索引含ID/图/码本；质量变化和能否接受要按目标题集验证，不能承诺2%以内。这里有个前提：如果你的业务场景对精度极其敏感，比如医疗诊断，那量化压缩就要慎用，得先做A/B测试。 再一个，相关性提升。我见过很多团队只靠向量检索，结果关键词匹配一塌糊涂。实际上，真正落地的方案往往是[[混合检索]]，[[Dense Retrieval]]加[[Sparse Retrieval]]一起上。比如用户搜“退款”，向量能召回“退货”“赔付”这些语义相近的，但[[BM25]]能精准命中“退款流…
匹配口述回答：…指标非正态分布，这时候用配对t检验可能失效，得换Mann-Whitney U检验。 所以我觉得，推荐不精准的改进不是堆模型，而是先诊断数据偏差，再选合适手段，最后在线上验证时小心统计陷阱。 一句话定位：推荐不精准的本质是信号噪音与用户意图捕捉不足 负样本构造：从曝光偏差到Hard Negative与动态采样 Embedding质量：对比学习与知识蒸馏提升表征 模型结构改进：序列建模与多兴趣解决漂移 落地风险：样本偏差与多目标冲突 约4分钟 在线评估时指标不显著可能是实验设计问…
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