大模型检索增强生成之向量数据库的问题
向量数据库通过向量化和相似度计算实现高效的数据检索。它主要应用于人工智能领域,并在推荐系统、图像识别等方面发挥作用。相比传统数据库,向量数据库擅长处理非结构化数据的语义相关性,其核心在于对不同模态数据进行向量化处理以及利用相似度计算算法来优化搜索性能和结果准确性。
向量数据库通过向量化和相似度计算实现高效的数据检索。它主要应用于人工智能领域,并在推荐系统、图像识别等方面发挥作用。相比传统数据库,向量数据库擅长处理非结构化数据的语义相关性,其核心在于对不同模态数据进行向量化处理以及利用相似度计算算法来优化搜索性能和结果准确性。
本文揭示了推荐系统流行度偏差放大的原因,提出了一种基于正则项的方法——ReSN来缓解这一问题。通过引入谱范数正则项,约束评分矩阵的权重以减少流行度偏差的影响。