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图数据库在信息检索中的作用是什么？

图数据库在信息检索中的作用是什么？

近似最近邻 (ANN) 搜索是一种用于快速找到大型数据集中最接近给定查询点的数据点的技术。ANN算法提供了更快且更具可扩展性的近似解，而不是计算精确的最近邻，这在高维空间中可能在计算上是昂贵的。

在IR中，ANN搜索通常应用于基于向量的数据表示，例如来自深度学习模型的嵌入。通过将文档或查询表示为高维向量，ANN算法 (如局部敏感哈希 (LSH) 、HNSW或IVFPQ) 可以基于相似性度量 (如余弦距离或欧几里得距离) 有效地找到最相关的文档。

ANN搜索在语义搜索，推荐系统和其他需要快速比较高维向量的IR任务中特别有用。即使在处理大规模数据集时，它也能实现更快的响应时间，使其成为电子商务、医疗保健和社交媒体等行业实时应用的理想选择。

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推荐系统中准确性和多样性之间的权衡是什么？

推荐系统主要通过两个过程随时间调整其推荐: 用户反馈和数据收集。当用户与系统交互时，例如通过评价项目、点击推荐产品或进行购买，系统收集关于用户偏好的有价值的信息。例如，如果用户经常在流媒体平台上观看动作电影，则系统学习该偏好并开始建议更多动

机器学习如何提升信息检索？

N-gram是文档或查询中 “N” 个连续单词的序列，并且它们通常用于信息检索 (IR) 中以捕获本地单词模式和上下文信息。例如，二元组是指两个连续的单词，而三元组是指三个连续的单词。在IR中，n-gram可用于通过捕获可能带有特定含义

使大语言模型（LLMs）更加可解释面临哪些挑战？

LLMs的隐私风险主要来自其培训和运营中使用的数据。如果训练数据中包含敏感或个人身份信息 (PII)，模型可能会无意中生成显示此类详细信息的输出。例如，如果LLM在未编辑的客户支持日志上进行培训，则在出现提示时可能会输出敏感的用户信息。