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？
继续阅读
少样本学习如何用于欺诈检测？
推荐系统是帮助用户根据他们的偏好和行为发现他们可能会发现有趣的项目的工具。这些系统主要分析过去的交互，例如用户喜欢或购买的物品，以建议类似的内容。推荐系统主要有两种类型: 协同过滤和基于内容的过滤。协同过滤依赖于类似用户的行为和偏好来预测目
Milvus是什么，它是如何支持信息检索的？
信息检索 (IR) 中的稀疏向量是大多数元素为零或空的向量。稀疏向量通常用于表示文本数据，其中在任何给定文档中仅存在术语 (特征) 的小子集。在传统的IR模型中，通常使用诸如词频 (TF) 或tf-idf之类的技术来生成稀疏向量，其中每个维
向量搜索与基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统相比如何？
矢量数据库专门设计用于处理高维矢量，使其成为实时矢量搜索的理想选择。这些数据库有效地存储向量嵌入，并允许快速检索相似的向量。实时向量搜索涉及在数据库中快速找到与给定查询向量最相似的向量。这是通过利用诸如分层可导航小世界 (HNSW) 和近似