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。
什么是上下文检索？
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协同过滤如何解决稀疏性问题？
多标准推荐系统通过分析各种维度的数据来提供个性化推荐。与通常考虑单个因素 (例如用户评级或购买历史) 的传统系统不同，多标准推荐器同时评估多个属性。例如，当推荐电影时，多标准系统可以评估类型、导演、演员和用户偏好，从而产生更相关的建议。这种
布尔检索是如何工作的？
Tf-idf (术语频率-逆文档频率) 是信息检索 (IR) 中使用的统计度量，用于评估文档中术语相对于文档集合的重要性。它结合了两个组件: 词频 (TF) 和逆文档频率 (IDF)。
TF是术语在文档中出现的次数，而IDF则衡量术语在所
向量搜索将如何与联邦学习集成？
LLMs中的护栏通过技术组合来指导模型行为和输出。这些措施包括在精选数据集上微调模型，使其与特定的道德标准或应用程序需求保持一致。具有人类反馈的强化学习 (RLHF) 也用于奖励理想的输出并阻止有害的输出。
其他机制包括输入验证，实时监控