什么是上下文检索?

什么是上下文检索?

精度和召回率是用于评估IR系统在检索相关文档方面的有效性的两个关键指标。

精度是与用户查询相关的检索文档的比例。它衡量有多少结果实际上是有用的。高精度意味着系统返回较少的不相关结果。

召回率是系统检索到的相关文档的比例。它测量系统捕获数据集中的所有相关文档的程度。高召回率意味着系统可以找到大多数相关文档,即使其中包含一些不相关的文档。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
信息检索(IR)如何促进人工智能应用的发展?
信息检索 (IR) 中的生成模型用于生成新内容或增强现有内容以改善搜索体验。与专注于对数据进行分类或排名的判别模型不同,生成模型基于从现有信息中学习到的模式来创建新数据。 在IR中,生成模型可用于查询生成、文档摘要和内容生成等任务。例如,
Read Now
IaaS平台是如何管理区域可用性区域的?
“基础设施即服务(IaaS)平台通过采用结构化的方法来管理区域可用性区域,以提供其服务的高可用性、冗余性和灾难恢复。可用性区域通常由一个或多个数据中心组成,位于同一地理区域内,旨在与其他区域的故障隔离。IaaS 提供商确保每个可用性区域都配
Read Now
图搜索与图像检索有什么关系?
图搜索和图像检索通过它们组织和访问数据的方式紧密相关。图搜索涉及导航不同信息片段之间的关系或连接,而图像检索则侧重于根据查询定位图像。在本质上,这两个过程都需要高效的算法来搜索潜在的庞大数据集。例如,在搜索图像时,图可以将每个图像的特征(如
Read Now

AI Assistant