向量 recall 增加但精准率下降时如何通过工程化调参平衡性能 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

向量召回：精准率与召回率的工程化平衡

大家好，今天我们来聊聊向量召回，以及当向量召回的召回率提升，但精准率下降时，如何通过工程化的方法来进行调参，以达到性能的平衡。这个问题在实际的推荐系统、搜索引擎等应用中非常常见，处理得当与否直接影响用户体验和系统效率。

1. 向量召回的核心概念

首先，我们快速回顾一下向量召回的核心概念。向量召回，顾名思义，是将用户（User）和物品（Item）表示成向量，然后通过计算向量间的相似度，来找到与用户向量最相似的物品向量，从而实现召回。

向量化（Embedding）： 将用户和物品的信息（如用户行为、物品属性等）转换成低维稠密的向量表示。
相似度计算： 常用的相似度计算方法包括余弦相似度、欧氏距离、点积等。
索引构建： 为了加速相似度搜索，需要构建高效的向量索引，如 Faiss、Annoy 等。
召回： 根据相似度从索引中检索出Top-K个最相似的物品。

2. 召回率提升，精准率下降的原因分析

当向量召回的召回率提升，但精准率下降时，通常有以下几个原因：

向量空间过于拥挤： 向量化过程中，如果用户和物品的向量分布过于集中，会导致相似度高的物品数量增多，从而提高召回率，但同时也引入了更多不相关的物品，降低了精准率。
负样本不足或质量不高： 在训练向量化模型时，负样本的选择至关重要。如果负样本数量不足，或者负样本与正样本过于相似，模型就难以区分相关的物品和不相关的物品，从而导致精准率下降。
相似度阈值设置不合理： 召回时，通常会设置一个相似度阈值，只有相似度高于该阈值的物品才会被召回。如果阈值设置过低，会导致召回过多不相关的物品，从而降低精准率。
特征工程不到位： 用于向量化的特征选择和处理不当，例如，引入了噪声特征或者忽略了重要的特征，都会影响向量的质量，从而影响精准率。
模型训练不足或过拟合： 向量化模型训练不足，可能导致模型无法充分学习用户和物品之间的关系。另一方面，模型过拟合训练数据，可能导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。
索引结构的选择和参数设置不当： 不同的索引结构有不同的优缺点，参数设置不当也会影响召回的效率和准确率。例如，在Faiss中， nlist 和 nprobe 参数会影响索引的构建和搜索效率。

3. 工程化调参策略

针对上述原因，我们可以从以下几个方面进行工程化调参，以平衡召回率和精准率：

3.1 向量空间优化

损失函数调整： 使用更合适的损失函数，例如，可以尝试使用 triplet loss 或 contrastive loss，这些损失函数可以更好地学习用户和物品之间的相对关系，从而提高向量的区分度。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class TripletLoss(nn.Module):
    def __init__(self, margin=1.0):
        super(TripletLoss, self).__init__()
        self.margin = margin

    def forward(self, anchor, positive, negative):
        distance_positive = F.pairwise_distance(anchor, positive)
        distance_negative = F.pairwise_distance(anchor, negative)
        losses = torch.relu(distance_positive - distance_negative + self.margin)
        return torch.mean(losses)

# 示例使用
anchor_embedding = torch.randn(10, 128) # 10个用户的anchor向量
positive_embedding = torch.randn(10, 128) # 10个用户的positive向量
negative_embedding = torch.randn(10, 128) # 10个用户的negative向量

triplet_loss = TripletLoss(margin=0.5)
loss = triplet_loss(anchor_embedding, positive_embedding, negative_embedding)
print(loss)

向量维度调整： 适当增加向量的维度，可以提高向量的表达能力，从而提高向量的区分度。但也要注意，向量维度过高会导致计算复杂度增加，因此需要在表达能力和计算效率之间进行权衡。通常来说，可以尝试从64维开始，逐步增加维度，观察召回率和精准率的变化。

正则化： 添加合适的正则化项，例如 L1 或 L2 正则化，可以防止模型过拟合，从而提高泛化能力。

import torch.optim as optim

# 假设 model 是你的模型
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-5) # L2正则化，weight_decay相当于lambda

# 在训练循环中
# loss = ... # 计算loss
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()

3.2 负样本优化

增加负样本数量： 增加负样本的数量，可以提高模型的区分能力。通常来说，负样本数量可以设置为正样本数量的 5-10 倍。

Hard Negative Sampling： 选择与正样本相似的负样本，即 Hard Negative，可以使模型更加关注难以区分的样本，从而提高模型的性能。可以使用模型预测的概率或者相似度来选择 Hard Negative。

def hard_negative_sampling(user_embedding, item_embeddings, positive_item_ids, num_negatives, model):
    """
    选择hard negative样本

    Args:
        user_embedding: 用户向量
        item_embeddings: 所有物品的向量
        positive_item_ids: 正样本物品ID列表
        num_negatives: 需要选择的负样本数量
        model: 你的模型, 包含预测相似度的函数

    Returns:
        hard_negative_item_ids: hard negative样本的物品ID列表
    """
    negative_item_ids = []
    all_item_ids = list(range(len(item_embeddings)))
    # 排除正样本
    candidate_negative_ids = [item_id for item_id in all_item_ids if item_id not in positive_item_ids]

    # 计算用户向量与所有候选负样本物品向量的相似度
    similarities = model.predict_similarity(user_embedding, item_embeddings[candidate_negative_ids])

    # 选择相似度最高的num_negatives个物品作为hard negative样本
    top_negative_indices = torch.topk(similarities, num_negatives)[1]
    hard_negative_item_ids = [candidate_negative_ids[i] for i in top_negative_indices]

    return hard_negative_item_ids

Negative Sampling Strategy： 采用更有效的负采样策略，例如 popularity-based negative sampling，即根据物品的流行度进行负采样，可以避免模型过度关注热门物品，从而提高模型的泛化能力。

3.3 相似度阈值优化

动态阈值调整： 根据实际的业务场景和数据分布，动态调整相似度阈值。例如，可以根据用户的历史行为或者物品的属性，设置不同的阈值。
AB 测试： 通过 AB 测试，比较不同阈值下的召回率和精准率，选择最优的阈值。

3.4 特征工程优化

特征选择： 选择与用户和物品相关的特征，例如用户的历史行为、物品的属性、用户的人口统计信息等。
特征交叉： 对不同的特征进行交叉组合，可以挖掘出更深层次的用户和物品之间的关系。例如，可以将用户的年龄和物品的类别进行交叉组合。
特征归一化： 对特征进行归一化处理，可以避免某些特征对模型的影响过大。常用的归一化方法包括 Min-Max 归一化和 Z-Score 归一化。

3.5 模型训练优化

学习率调整： 调整学习率，可以加快模型的收敛速度，并避免模型陷入局部最优解。常用的学习率调整方法包括 learning rate decay 和 warm-up。
Batch Size 调整： 调整 Batch Size，可以影响模型的训练速度和泛化能力。通常来说，Batch Size 越大，训练速度越快，但泛化能力可能会下降。
Early Stopping： 使用 Early Stopping，可以防止模型过拟合。即在验证集上的性能不再提升时，提前停止训练。

3.6 索引结构优化

选择合适的索引结构： 根据实际的数据规模和查询需求，选择合适的索引结构。常用的向量索引库包括 Faiss、Annoy、HNSW 等。

索引结构	优点	缺点	适用场景
Faiss	支持多种距离度量，GPU加速，内存占用小	参数较多，调参复杂	大规模向量检索，对性能要求高，需要GPU加速
Annoy	构建速度快，易于使用，支持多种距离度量	精度相对较低，内存占用较大	中小规模向量检索，对构建速度要求高，不需要GPU加速
HNSW	精度高，查询速度快，支持动态添加和删除向量	构建速度较慢，内存占用较大	对精度要求高，需要动态更新向量的应用场景

参数调优： 对索引结构的参数进行调优，可以提高召回的效率和准确率。例如，在 Faiss 中，可以调整 nlist 和 nprobe 参数，在 Annoy 中，可以调整 n_trees 参数。

import faiss
import numpy as np

# 假设 embeddings 是你的向量数据，维度为 dim
dim = 128
num_vectors = 100000
embeddings = np.random.rand(num_vectors, dim).astype('float32')

# 构建索引
nlist = 100  # 聚类中心的数量
quantizer = faiss.IndexFlatL2(dim)  # 量化器，用于计算向量到聚类中心的距离
index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, dim, nlist, faiss.METRIC_L2) # 使用L2距离
index.train(embeddings) # 训练
index.add(embeddings) # 添加向量

# 搜索
k = 10 # 搜索TopK个
nprobe = 10 # 搜索多少个聚类中心
index.nprobe = nprobe
queries = np.random.rand(10, dim).astype('float32') # 查询向量
distances, indices = index.search(queries, k) # 搜索

print(distances)
print(indices)

4. 工程实践案例

假设我们有一个电商推荐系统，使用向量召回来推荐商品。在上线初期，我们发现召回率很高，但精准率很低，导致用户体验很差。

问题诊断： 我们通过分析发现，主要原因是我们的向量化模型训练时，负样本选择不够好，导致模型难以区分相关的商品和不相关的商品。
解决方案： 我们采用了 Hard Negative Sampling 的方法，选择与用户历史行为相似的商品作为负样本，重新训练了向量化模型。
效果评估： 通过 AB 测试，我们发现，采用 Hard Negative Sampling 后，召回率略有下降，但精准率大幅提升，用户的点击率和转化率也明显提高。

5. 持续优化

向量召回的调参是一个持续优化的过程。我们需要不断地监控系统的性能，并根据实际情况调整参数。以下是一些建议：

监控指标： 定期监控召回率、精准率、点击率、转化率等指标，及时发现问题。
A/B 测试： 对不同的参数组合进行 A/B 测试，选择最优的参数组合。
用户反馈： 关注用户反馈，了解用户对推荐结果的满意度，并根据用户反馈调整参数。
模型更新： 定期更新向量化模型，以适应用户行为和商品属性的变化。

6. 向量召回平衡策略的总结

向量召回中，召回率和精准率是两个相互制约的指标。要平衡这两个指标，需要从多个方面进行优化，包括向量空间优化、负样本优化、相似度阈值优化、特征工程优化、模型训练优化和索引结构优化。这个过程需要持续监控，通过AB测试来选择最佳的方案，最终优化用户体验和系统效率。