4. 召回策略与优化
文档摘要
召回策略与优化\n\n> 详细讲解AI搜索系统中召回机制的设计原则、优化方法和质量评估标准。\n\n## 4.1 基础召回算法\n\n### 精确检索（Exact Search）\n\n特点：\n- 保证找到所有相似向量\n- 计算复杂度高：O(D)\n- 仅适用于小规模数据集\n\n适用场景：\n- 数据量小于10万\n- 对精度要求极高\n- 实时性要求低\n\n### 近似检索（Approximate Search）\n\n核心思想：\n- 牺牲少量精度换取速度\n- 使用数据结构加速检索\n- 支持大规模数据集\n\n主要算法：\n- HNSW：分层可导航小世界图\n- IVF：倒排文件索引\n- LSH：局部敏感哈希\n- PCA：主成分分析降维\n\n###
4. 召回策略与优化\n\n> 详细讲解AI搜索系统中召回机制的设计原则、优化方法和质量评估标准。\n\n## 4.1 基础召回算法\n\n### 精确检索（Exact Search）\n\n特点：\n- 保证找到所有相似向量\n- 计算复杂度高：O(D)\n- 仅适用于小规模数据集\n\n适用场景：\n- 数据量小于10万\n- 对精度要求极高\n- 实时性要求低\n\n### 近似检索（Approximate Search）\n\n核心思想：\n- 牺牲少量精度换取速度\n- 使用数据结构加速检索\n- 支持大规模数据集\n\n主要算法：\n- HNSW：分层可导航小世界图\n- IVF：倒排文件索引\n- LSH：局部敏感哈希\n- PCA：主成分分析降维\n\n### 索引结构对比\n\n| 算法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 精度 | 适用规模 |\n|------|------------|------------|------|----------|\n| 线性扫描 | O(D) | O(1) | 100% | <10万 |\n| HNSW | O(log D) | O(D) | 95%+ | 100万+ |\n| IVF | O(log K) | O(D) | 90%+ | 1000万+ |\n| LSH | O(1) | O(D) | 80% | 1亿+ |
评论区
(0)
U