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 …