?“ 向量數據庫在召回效率與召回準確率之間，需要做一個業務平衡 ”

RAG的核心技術點就在于召回數據的準確性，而在相似度搜索過程中，技術載體主要是以向量數據庫為主；因此，怎么提升向量數據庫的召回準確率就成了一個亟待解決的問題。

在上一篇關于向量數據庫的介紹中說，向量數據庫不同于傳統關系型數據的一點就是其使用的是向量度量的方式召回數據；而這一點就導致召回的數據在向量層面有關系，但在語義方面可能完全無關。就比如上篇文章中舉的例子，在西游記的向量數據庫中，搜索林黛玉竟然能搜索到結果。

因此，怎么優化向量數據庫的召回準確率，這個問題應該怎么解決？

向量數據庫的召回準確性問題

影響向量數據庫召回準確率的原因有很多，從單一方面很難甚至可以說根本無法解決這個問題，因此提升向量數據庫的準確性就需要從多個方面入手。

提升向量數據庫搜索的準確性可以從以下幾個方面進行改進：

1. 提高向量的質量

• 優化嵌入模型：使用更高質量的嵌入模型能夠生成更準確的向量。例如，可以使用最新的預訓練模型（如OpenAI的GPT系列、CLIP、BERT、SimCSE等）來生成語義更準確的向量。
• 微調模型：如果可能的話，可以通過在特定領域的數據上對模型進行微調，以使嵌入更符合你的數據特點。
• 降維和正則化：在向量數據存儲之前，可以考慮對高維向量進行降維（如PCA或t-SNE），同時進行正則化處理，以確保數據分布的均勻性，減少噪聲的干擾。

2. 改進索引結構

• 選擇合適的索引方法：向量數據庫如FAISS、Annoy、HNSW等提供了不同的索引方法。根據數據量、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確性的關鍵。

     FAISS：適用于大規模的向量搜索，支持多種索引結構，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模數據集，通常提供較高的準確性。

• 索引的精細化調整：調整索引的參數（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. 優化距離度量

• 選擇適當的距離度量：常用的距離度量有歐式距離、余弦相似度、曼哈頓距離等。不同的數據集和應用場景可能需要不同的距離度量。可以通過實驗來選擇最適合你的應用場景的度量。
• 距離度量標準化：確保在計算距離時，輸入向量經過適當的標準化（如L2歸一化或Z-score標準化），這有助于避免某些特征對距離計算的偏差。

4. 改進查詢策略

• 多輪查詢優化：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的結果。即在初步檢索中返回較多候選項，然后對候選項進行更深入的搜索。
• 查詢重排序：在初步檢索后，使用更精確的排序算法來進一步提高檢索結果的相關性。例如，結合傳統的排名學習算法（如學習排序，RankNet）或者使用深度學習模型來優化排序。

5. 數據增強與處理

• 數據預處理：確保輸入到向量數據庫的數據經過有效清洗和規范化。例如，對于文本數據，要去除停用詞、進行分詞、詞干化等處理。
• 數據增強：通過引入額外的語義信息或變換來增強數據集，增加訓練和嵌入的多樣性，減少模型在某些邊緣情況上的偏差。

6. 通過反饋機制優化

• 用戶反饋學習：根據用戶的點擊行為或反饋來不斷優化搜索結果。通過機器學習模型調整向量的權重或改進索引結構，使得系統能更準確地反映用戶的實際需求。
• 主動學習：引入主動學習機制，從少量的標注數據中不斷選擇最能改進模型的樣本進行訓練，進一步提高檢索的準確性。

7. 多模態融合

• 如果你的數據集包括多種類型（如文本、圖片、音頻等），可以考慮融合不同模態的向量進行檢索。比如，使用跨模態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跨模態檢索，提高準確性。

通過上述幾種方法的組合應用，你可以逐步提升向量數據庫搜索的準確性，滿足不同的檢索需求。

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本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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