搜索算法
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ColPali： 基于 PaliGemma-3B 和 ColBERT 策略的视觉检索器
ColPali 是一种基于视觉语言模型（VLMs）的新颖模型架构和训练策略，可有效地从视觉特征为文档编制索引。 它是 PaliGemma-3B 的扩展，可生成 ColBERT 风格的文本和图像多向量表示。 它在论文《ColPali： 利用视觉语言模型进行高效文档检索》一文中介绍了它，
减少 95% 资源的向量搜索 | 使用云搜索的 DiskANN
DiskANN 通过构建低时延、高召回率的 Vamana 图，同时辅以内存与 SSD 磁盘之间的高效协同作业，召回率和主流的 HNSW 图算法基本保持一致，内存资源占用相比于基于图的算法要大幅减少。
深度学习应用篇 - 推荐系统 [12]：经典模型 -DeepFM 模型、DSSM 模型召回排序策略以及和其他模型对比
CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-order（低阶）特征，DNN可以抽取high-order（高阶）特征。低阶特征可以理解为线性的特征组合，高阶特征，可以理解为经过多次线性-非
2023 年了，做 SEO 还有必要吗？
seo、sem究竟做哪个？都有哪些常见的搜索引擎？不同的搜索引擎对应的优化策略又是什么？如何从前端入手优化搜索引擎，看这篇就够了！
推荐系统 [四]：精排 - 详解排序算法 LTR (Learning to Rank)_ poitwise, pairwise, listwise 相关评价指标，超详细知识指南。
推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排： 1. 召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板； 2. 粗排是初筛，一般不会上复杂模型； 3. 精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；
