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召回关键词前沿信息_《关键词》林俊杰mv(2024年12月实时热点)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

召回关键词

【搜索广告召回技术在美团的实践】美团通过生成式关键词召回和多模态向量检索技术，大幅提升了搜索广告的召回效率。本文详细介绍了生成式大模型在广告召回中的实践，特别是结合扩散模型的多模态优化，适合关注广告技术和 AI ... 详见：网页链接

奥迪Q5安全带插座故障解决方法 ✨我的16年款奥迪Q5已经行驶了9万4千公里，整体表现不错。但在保修期内，车辆因缺少冷却液而更换了节温器，并且气囊被召回过。出保后，储水罐在4万公里时漏水，更换了一个副厂件，目前使用正常。 ✨不久前，我在东北和内蒙古的边境公路上自驾游，25天内行驶了9500公里。快回到北京时，发现副驾驶座位的安全带已经系好，但仪表盘上的警告灯仍然亮着，同时伴有告警蜂鸣声，非常烦人。 ✨回家后，我自行检查发现这可能是奥迪的通病。在淘宝上搜索“奥迪安全带插座”等关键词，发现购买量很大，排名靠前的店家销售量高达几百件，适用车型包括A3、A4、A6、Q3、Q5、Q7等。 ✨安全带是否插好的判断依靠干簧管和磁铁。线束接头反复弯折后，内部铜芯会短路。解决方法很简单，淘宝上购买一个新的安全带插座大约50元，加上工时费估计100元左右。我先用VCDS屏蔽了安全带报警功能，凑合了几天，然后购买新插座自己更换。 ✨我还检查了主驾驶位的安全带插座，发现线皮已经破裂，迟早会出现问题。自己动手将副驾驶座位的安全带插座拆下来修好后，隐患就消除了。 ✨过些日子我会再分享修理安全带插座的详细笔记。

【鲜活景岛湖大闸蟹活蟹】趣评测售价：109元起购买方式： ①：保存图一徽信扫馬下单 ②：在小程序/微店 [趣评测商城]店铺，搜索关键词：【大闸蟹】 ●生鲜这个产品时效性特殊，所以下单发货了是没法召回或者改地址的，这个注意。还有就是有什么售后问题记得第一时间（签收后的6个小时内）给我们客服留言，客服没上班的时间也可以直接留言没事，等上班看到了就会处理。

搭建你自己的专属本地语音交互助手 | 历史记忆、自由定制关键词唤醒、声纹识别功能更新本地部署的ASR-LLM-TTS语音交互助手进一步完善，在前期实现的VAD实时检测对话、自由打断、多模态-多语种问答等功能基础上，进一步添加声纹识别、自由定制唤醒词、历史对话记忆功能。自由定制唤醒词通过ASR功能实现，使用汉字转为拼音的小技巧来提高召回率。声纹识别通过阿里开源的CAM++实现，其使用中文数据训练，适配中文对话场景。此期针对新功能进行demo演示，历史功能请查看前两期视频。和各位共享。开源地址：网页链接（本内容由AI生成）「AI探索计划」「AI创造营」超时空通讯专家的微博视频

传统RAG与Graph RAG的7大差异 1. 𐟓Š 传统RAG的核心链路：索引（向量嵌入）：通过Embedding模型将文档转换为向量编码，并存储在数据库中。检索（相似查询）：使用Embedding模型对查询进行向量编码，通过相似性查询（ANN）找到最相似的文档。生成（文档上下文）：将检索结果作为上下文，与问题一起提交给大模型进行处理。 𐟔砒AG的架构： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟌 广义RAG问答链路： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟚렒AG存在的问题：知识库内容缺失：现有文档可能无法回答用户问题，系统有时会给出不相关的回应。 TopK截断有用文档：相似度不足导致相关文档被截断。上下文整合丢失：检索到的包含答案的文档可能因重排序或过滤规则而被忽略。有用信息未识别：LLM可能无法正确识别文档中的有价值内容。提示词格式问题：提示词格式错误可能导致大模型无法识别用户意图。准确性不足：LLM可能过度利用或未充分利用上下文信息。 𐟓ˆ Graph RAG的核心链路：索引（三元组抽取）：通过LLM服务实现文档的三元组提取，并写入图数据库。检索（子图召回）：通过LLM服务实现查询的关键词提取和泛化，并基于关键词实现子图遍历，搜索N跳以内的局部子图。生成（子图上下文）：将局部子图数据格式化为文本，作为上下文和问题一起提交给大模型处理。 𐟒᠒AG与Graph RAG的成本对比： Graph RAG通过引入知识图谱技术，提供了更高质量的上下文，但增加了系统的复杂性和成本。Graph RAG的核心链路包括索引（三元组抽取）、检索（子图召回）和生成（子图上下文），这些步骤需要更多的计算资源和存储空间。

𐟔某团推荐系统召回逻辑揭秘 𐟎𛎦Ÿ团的流量场景出发，搜索广告可划分为两大类：列表推荐广告与搜索广告。 𐟔 推荐广告主打商家模式，展现商家的菜品或商品。而搜索广告则更为灵活，既可展现商家，也可突出商品，展示核心商品信息。 𐟧 某团搜索广告历经三个阶段的发展： 1️⃣ 初始阶段：多策略关键词挖掘，针对短Query和头部流量设计高效召回策略。 2️⃣ 进化阶段：分层召回体系，根据流量和供给特点，制定精准的召回策略。 3️⃣ 创新阶段：引入生成式召回，借鉴大模型能力，优化现有技术体系。 𐟔 在第一阶段，某团通过信息抽取技术，从短Query中提取核心词，并利用头部效应，快速覆盖大部分流量。由于商家无买词能力，某团采用模型从商品中挖掘核心词，实现短串匹配。 𐟌 第二阶段，某团推出了分层召回体系。该体系根据流量和供给特点，将用户意图分为强意图和泛意图，并分别制定召回策略。 𐟒ᠧ쬤𘉩˜𖦮𕯼Œ某团引入了生成式召回，借鉴大模型的能力来优化推荐效果。这一创新使得某团的推荐系统更加智能和精准。 𐟎‰ 通过这三个阶段的不断发展，某团的推荐系统已经越来越成熟，为用户提供了更加精准和个性化的推荐服务。

𐟔某团推荐系统召回逻辑揭秘 𐟎烈团的搜索广告体系庞大而精细，今天我们就来深入探索其中的召回环节产品逻辑。 𐟔首先，某团的搜索广告分为两大类：列表推荐广告和搜索广告。前者以商家模式为主，后者则更丰富，包括商家模式和商品模式。 𐟎樂覎訍系统的召回环节，某团经历了三个重要的发展阶段： 1️⃣ 第一阶段，某团搜索广告的初创时期，关键词挖掘是核心。由于用户搜索的Query较短，某团通过信息抽取技术轻松提取核心词。同时，由于头部效应明显，Top2万的Query就覆盖了大部分流量。 2️⃣ 第二阶段，某团引入了分层召回体系。根据流量和供给特点，将用户意图分为强意图和泛意图，并针对性地优化召回策略。 3️⃣ 第三阶段，某团尝试了生成式召回，借鉴生成式大模型的思路，对现有召回技术体系进行改造。 𐟎‰通过这三个阶段的发展，某团成功打造了一个高效、精准的推荐系统召回环节。无论是关键词挖掘、分层召回还是生成式召回，都体现了某团在推荐系统领域的深厚技术功底和创新能力。

淘宝推荐真让人头疼！𐟘䊦œ€近刚从实习结束回到深圳，准备给新家添点东西，结果发现淘宝的推荐真是让人无语。食材问题：低价淘工厂的烦恼我家没燃气，平时吃饭主要靠空气炸锅解决，所以我会买一堆肉或者半成品冷藏。之前在淘宝上买过不错的牛肉，想继续找些品质好的牛肉和三文鱼，结果淘宝总是推荐边角料。天猫的推荐更符合我的品牌印象，没想到筛选天猫后，现在会有淘工厂这种没有具体客服、统一处理售后问题的低价商品。淘工厂之前买家具、耗材居多，大多数是低价带来更低的质量，只能应付一下；售后倒是非常友好，会有一些偏向消费者的自动策略。但在生鲜商品上，会潜在觉得对食材品质不放心。日用品推荐：高价变低价类似上面的情形。之前有比较多在淘宝比价购买纸巾、洗衣液等易耗品的习惯，这两天睡得不舒服，想尝试一下香薰。香薰精油的品质跟健康还是有比较大关联的，我的价格承受度更高，但淘宝给我推了半排厕所清洁剂𐟌š。想找一个香薰机，除了溢价特别高的独立品牌，就是小工厂组装的廉价「米家智能」，带着各种标题关键词蹭噱头。我的画像：24岁抠门独居男大学生我猜大概是这个画像，被不分品类地带入了商品推荐策略。也许更好的做法，是分品类混排再按权重多路召回？（没做过策略，评论区等一个 dalao 指导一下𐟘）总之，淘宝的推荐真是让人头疼，希望他们能改进一下算法，至少让我能买到自己想要的东西吧！

冷启动召回技术：从类目到聚类，曝光新物品新物品刚发布时，如何快速获得曝光？通常，我们可以通过物品的生命周期来划分不同的召回方法。以下是两种基于内容的召回方式：类目召回 𐟓š 许多公司和平台都会维护用户画像，记录用户的人口属性和兴趣标签。通过分析用户的点击和交互行为，可以推断出用户感兴趣的二级类目和关键词。当新物品发布时，NLP算法会自动为其打上类目和关键词标签。这些标签可以用于召回，即建立从类目到物品的索引，并按发布时间倒排。新物品会排在最前面。当用户发起推荐请求时，系统会查看用户画像，取回用户感兴趣的类目，然后利用“类目-物品”的索引，取回每个类目下最前面的n个物品。例如，如果用户感兴趣的类目是美食探店、职场行业和大学教育，那么类目召回通道会取回3n个物品。然而，类目召回有两个主要缺点：个性化较弱：类目召回本质上是匹配用户画像类目和物品类目，个性化程度较低，召回不够精准。窗口期短：类目召回只对刚刚发布的新物品有效。由于“类目-物品”索引按发布时间倒排，几十分钟后，新物品就排不到前面，也就没有机会通过这条通道曝光。聚类召回 𐟓Š 聚类召回假设如果用户喜欢一个物品，那么他会喜欢内容相似的物品。例如，如果用户点赞了一篇关于汽车的笔记，系统可以推荐更多类似的汽车笔记。多模态内容向量预训练：问题可以转化为如何基于图文多模态内容预训练一个向量，并用于衡量内容的相似度。这涉及到多模态向量表征技术，通过提取图文向量来提取特征。主要问题是如何选取正负样本。如果靠人工标注，成本太大。这时可以根据用户点击行为（协同过滤）判断两个物品是否相似。聚类索引：当一个新物品发布时，用多模态神经网络计算向量表征，然后与n个cluster中心向量计算余弦相似度，寻找最相似的cluster集群，添加到聚类索引上，排在物品列表的最前面。线上召回：线上召回的逻辑是“用户-交互过的物品-cluster-前n个物品”。这样可以通过聚类召回方式为新物品提供曝光机会。通过这两种方式，可以有效提升新物品的曝光度和用户发现的机会。

如何用Faiss构建RAG知识库？如果你对如何用RAG（Retrieval-Augmented Generation）构建知识库有所了解，那你一定知道，知识库的索引和检索都是基于文本块的。简单来说，就是把一个大文档分成一个个小块。今天，我想和大家分享一下在智能客服场景下，如何利用FAQ、多轮对话和产品说明书来构建一个向量知识库。一、数据准备 𐟓 FAQ数据处理首先，我们要对常见问题（FAQ）进行清洗，主要是去除用户隐私信息、乱码和表情符号等。FAQ作为标准问答，要求高质量，召回优先级也是最高的。你可以选择只构建问题的索引，也可以构建问题+答案的索引。多轮对话数据处理对于多轮对话数据，我们需要将每一轮的对话文本按照逻辑顺序进行拼接，并区分用户和客服角色。如果不区分角色，模型容易逻辑混乱，把用户问的问题作为答案进行参考输出。同时，标注对话中的关键信息，如意图（查询订单状态）、实体（订单号123456）等，以便构建关键词索引或者进行精准匹配。产品说明书数据处理对产品说明书进行分段处理，将每一个有独立意义的段落或者章节作为一个文档单元。然后，提取说明书中的重要概念、术语等，为其创建索引词汇，方便在向量空间中进行搜索定位。二、向量生成 ➡️ 利用BGE向量模型将处理好的FAQ、多轮对话和产品说明书文档单元分别输入到BGE向量模型中。BGE向量模型会将每个文档单元转换为一个固定维度的向量表示。在这个过程中，根据模型的要求设置合适的参数，如输入文本的最大长度等。三、向量数据库构建（使用Faiss） 𐟏 初始化Faiss向量数据库根据向量的维度，选择合适的Faiss索引类型。例如，如果向量维度较低（如64维或128维），可以选择Flat索引；如果维度较高且需要快速搜索，可以选择IVF - Flat索引等。然后，创建Faiss索引对象，指定向量的维度和索引类型。向量插入将通过BGE向量模型生成的所有向量（来自FAQ、多轮对话和产品说明书）依次插入到Faiss向量数据库中。四、知识库优化与维护 𐟔犊这部分内容有点多，今天就先聊到这儿吧。具体的优化和维护方法，我们下次再详细讨论。希望这些信息对你有帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟑‹

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