信息检索 (IR) 中的常见挑战包括处理大型且多样化的数据集，确保搜索结果的准确性和相关性以及解决用户查询歧义。IR系统通常难以检索准确满足用户需求的文档，尤其是在复杂，主观或模糊的查询中。
另一个挑战是处理嘈杂，不完整或有偏见的数据，这可能导致次优的检索结果。确保搜索结果的多样性，尤其是当查询具有多种解释或与热门话题相关时，也是一个重大障碍。
此外，随着IR系统越来越多地跨多语言数据集运行，解决与语言差异，翻译和文化背景相关的问题变得更加复杂。
IR系统如何应对相关性漂移？
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跨多种模态的联合嵌入是如何工作的？
是的，嵌入可以个性化，以根据个人用户的偏好、行为或特征来定制模型的理解和预测。个性化嵌入通常用于推荐系统中，其中为用户和项目 (例如，产品、电影或歌曲) 生成嵌入以捕获用户偏好和项目特征。这些嵌入可以根据用户交互进行调整，确保系统随着时间的
视觉语言模型可以在小数据集上训练吗？
“是的，视觉-语言模型（VLMs）可以在小数据集上进行训练，但训练的有效性在很大程度上取决于这些数据集的结构和利用方式。训练VLMs通常需要大量配对的视觉和文本数据，以捕捉图像与语言之间的复杂关系。然而，在处理小数据集时，开发人员可以采用一
查询语言如SQL与文档查询语言有什么不同？
查询语言如SQL（结构化查询语言）和文档查询语言在与数据交互时服务于不同的目的，主要是由于它们所操作的底层数据结构的不同。SQL设计用于关系数据库，在这些数据库中，数据以预定义的模式组织成表格。每个表由行和列组成，SQL允许用户通过结构化查