怎么提升向量數(shù)據(jù)庫的召回準(zhǔn)確率 原創(chuàng)
?“ 向量數(shù)據(jù)庫在召回效率與召回準(zhǔn)確率之間，需要做一個業(yè)務(wù)平衡 ”
RAG的核心技術(shù)點就在于召回數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，而在相似度搜索過程中，技術(shù)載體主要是以向量數(shù)據(jù)庫為主；因此，怎么提升向量數(shù)據(jù)庫的召回準(zhǔn)確率就成了一個亟待解決的問題。
在上一篇關(guān)于向量數(shù)據(jù)庫的介紹中說，向量數(shù)據(jù)庫不同于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)的一點就是其使用的是向量度量的方式召回數(shù)據(jù)；而這一點就導(dǎo)致召回的數(shù)據(jù)在向量層面有關(guān)系，但在語義方面可能完全無關(guān)。就比如上篇文章中舉的例子，在西游記的向量數(shù)據(jù)庫中，搜索林黛玉竟然能搜索到結(jié)果。
因此，怎么優(yōu)化向量數(shù)據(jù)庫的召回準(zhǔn)確率，這個問題應(yīng)該怎么解決？
向量數(shù)據(jù)庫的召回準(zhǔn)確性問題
影響向量數(shù)據(jù)庫召回準(zhǔn)確率的原因有很多，從單一方面很難甚至可以說根本無法解決這個問題，因此提升向量數(shù)據(jù)庫的準(zhǔn)確性就需要從多個方面入手。
提升向量數(shù)據(jù)庫搜索的準(zhǔn)確性可以從以下幾個方面進(jìn)行改進(jìn)：
1. 提高向量的質(zhì)量
- 優(yōu)化嵌入模型：使用更高質(zhì)量的嵌入模型能夠生成更準(zhǔn)確的向量。例如，可以使用最新的預(yù)訓(xùn)練模型（如OpenAI的GPT系列、CLIP、BERT、SimCSE等）來生成語義更準(zhǔn)確的向量。
- 微調(diào)模型：如果可能的話，可以通過在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上對模型進(jìn)行微調(diào)，以使嵌入更符合你的數(shù)據(jù)特點。
- 降維和正則化：在向量數(shù)據(jù)存儲之前，可以考慮對高維向量進(jìn)行降維（如PCA或t-SNE），同時進(jìn)行正則化處理，以確保數(shù)據(jù)分布的均勻性，減少噪聲的干擾。
2. 改進(jìn)索引結(jié)構(gòu)
- 選擇合適的索引方法：向量數(shù)據(jù)庫如FAISS、Annoy、HNSW等提供了不同的索引方法。根據(jù)數(shù)據(jù)量、查詢的實時性需求以及計算資源，選擇合適的索引方法是提升準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。
FAISS：適用于大規(guī)模的向量搜索，支持多種索引結(jié)構(gòu)，如倒排文件索引（IVF）和量化（PQ）。
HNSW (Hierarchical Navigable Small World)：適合處理稀疏向量或大規(guī)模數(shù)據(jù)集，通常提供較高的準(zhǔn)確性。
- 索引的精細(xì)化調(diào)整：調(diào)整索引的參數(shù)（如距離度量方式、候選列表的大小等）有助于提高搜索精度。
3. 優(yōu)化距離度量
- 選擇適當(dāng)?shù)木嚯x度量：常用的距離度量有歐式距離、余弦相似度、曼哈頓距離等。不同的數(shù)據(jù)集和應(yīng)用場景可能需要不同的距離度量?？梢酝ㄟ^實驗來選擇最適合你的應(yīng)用場景的度量。
- 距離度量標(biāo)準(zhǔn)化：確保在計算距離時，輸入向量經(jīng)過適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)化（如L2歸一化或Z-score標(biāo)準(zhǔn)化），這有助于避免某些特征對距離計算的偏差。
4. 改進(jìn)查詢策略
- 多輪查詢優(yōu)化：可以通過逐步篩選、分層查詢的方式來逐漸精確定位最相關(guān)的結(jié)果。即在初步檢索中返回較多候選項，然后對候選項進(jìn)行更深入的搜索。
- 查詢重排序：在初步檢索后，使用更精確的排序算法來進(jìn)一步提高檢索結(jié)果的相關(guān)性。例如，結(jié)合傳統(tǒng)的排名學(xué)習(xí)算法（如學(xué)習(xí)排序，RankNet）或者使用深度學(xué)習(xí)模型來優(yōu)化排序。
5. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)與處理
- 數(shù)據(jù)預(yù)處理：確保輸入到向量數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)經(jīng)過有效清洗和規(guī)范化。例如，對于文本數(shù)據(jù)，要去除停用詞、進(jìn)行分詞、詞干化等處理。
- 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過引入額外的語義信息或變換來增強(qiáng)數(shù)據(jù)集，增加訓(xùn)練和嵌入的多樣性，減少模型在某些邊緣情況上的偏差。
6. 通過反饋機(jī)制優(yōu)化
- 用戶反饋學(xué)習(xí)：根據(jù)用戶的點擊行為或反饋來不斷優(yōu)化搜索結(jié)果。通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型調(diào)整向量的權(quán)重或改進(jìn)索引結(jié)構(gòu)，使得系統(tǒng)能更準(zhǔn)確地反映用戶的實際需求。
- 主動學(xué)習(xí)：引入主動學(xué)習(xí)機(jī)制，從少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)中不斷選擇最能改進(jìn)模型的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)一步提高檢索的準(zhǔn)確性。
7. 多模態(tài)融合
- 如果你的數(shù)據(jù)集包括多種類型（如文本、圖片、音頻等），可以考慮融合不同模態(tài)的向量進(jìn)行檢索。比如，使用跨模態(tài)的嵌入模型來融合文本和圖像的向量，這樣可以在查詢時實現(xiàn)跨模態(tài)檢索，提高準(zhǔn)確性。
通過上述幾種方法的組合應(yīng)用，你可以逐步提升向量數(shù)據(jù)庫搜索的準(zhǔn)確性，滿足不同的檢索需求。
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本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
