上下文检索是一种IR技术，旨在考虑进行查询的上下文以提高搜索相关性。与主要依赖关键字匹配的传统检索方法不同，上下文检索考虑了诸如用户的意图，先前的交互或查询的周围内容之类的因素。
例如，上下文检索系统可以使用机器学习模型或自然语言处理 (NLP) 技术来理解搜索查询的上下文，诸如区分指代金融机构的 “银行” 或河边。这有助于系统检索更精确和相关的结果。
随着对话代理、语音搜索和个性化搜索体验的兴起，上下文检索变得越来越重要，其中理解用户的上下文对于提供有意义的结果至关重要。
激活函数在神经网络中为什么重要？
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在人工智能代理中常用的算法有哪些？
“AI代理使用多种算法来处理信息、从数据中学习并做出决策。一些最常见的算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习算法。当有标签数据时，会使用监督学习算法，如线性回归和决策树。代理根据输入特征学习预测结果。无监督学习算法，如k均值聚类和
常用的向量搜索框架有哪些？
与传统搜索方法相比，矢量搜索具有显著的速度优势，特别是在处理大型数据集和非结构化数据时。传统搜索严重依赖关键字匹配，这可能是缓慢且低效的，特别是当搜索空间很大时。相比之下，向量搜索使用高维向量来表示数据，可以实现更高效的相似性搜索。
矢量
在大规模语言模型（LLMs）的上下文中，嵌入是什么？
GPT (Generative pre-training Transformer) 专注于通过预测序列中的下一个标记来生成文本，使其对于写作、总结和问答等任务非常有效。它是仅解码器模型，这意味着它以单向方式处理输入并生成输出，在预测下一个时