多路召回1130

最新推荐文章于 2025-09-08 20:45:00 发布
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本文探讨了如何通过混合不同模型的召回策略，优化推荐结果的展示，重点关注用户兴趣、热点和内容驱动的混合排序技术，以最大化曝光效果。

推荐多路召回是对各个模型出的结果进行混合排序的过程，以达到推荐结果曝光最大，一般会有基于用户兴趣，热点，内容的

召回层主流策略 (多路召回、Embedding召回)
weixin_43646592的博客
02-08 2444
搜广推 召回层主流策略 (多路召回、Embedding召回)
LLM - 使用 RAG (检索增强生成) 多路召回 实现 精准知识问答 教程
AGI
09-29 3154
RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 的多路召回，包括向量召回和本文召回，可用于精准知识问答，减轻大模型的幻觉问题。并行：同时使用文本召回和向量召回，合计获得 TopN 个样本，再使用重排序的方式，获得 TopK 个样本，作为最终的召回文本。串行：优先使用文本召回，召回 TopN 个样本，再使用向量排序，获得 TopK 个样本，作为最终的召回样本。
多路召回技术解读
KKai_os的博客
08-26 2371
简介： 多路召回就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略，本文将介绍开放搜索平台上的多路召回技术是如何深度提升搜索效果的~ 背景 所谓的“多路召回”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。 阿里云开放搜索（OpenSearch）是基于阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎搭建的一站式智能搜索业务开发平台，目前为包括淘宝、天猫在内的阿里集团核心业务提供搜.
多路召回
weixin_43721174的博客
11-30 799
多路召回 所谓的“多路召回”策略，就是指采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后把候选集混合在一起供后续排序模型使用，可以明显的看出，“多路召回策略”是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。其中，各种简单策略保证候选集的快速召回，从不同角度设计的策略保证召回率接近理想的状态，不至于损伤排序效果。如下图是多路召回的一个示意图，在多路召回中，每个策略之间毫不相关，所以一般可以写并发多线程同时进行，这样可以更加高效。 import pandas as pd import numpy
RAG多路召回优化：大模型信息检索的效率倍增器！
Trb201013的博客
09-08 995
文章介绍了多路召回技术，结合向量召回和关键词召回等多种策略，在RAG架构中提升信息检索效率和准确性。阐述了并行召回、串行召回和融合三种实现方式，比较了它们的优缺点和适用场景，强调了多路召回在融合信息、提升性能和抗噪声方面的优势，推荐了BM25与向量召回结合、RRF初排加Dranker精排的流程设计方案。
新闻推荐竞赛-task03
weixin_46387455的博客
11-29 765
目录多路召回工具faiss 使用召回YoutubeDNN召回itemcf recallusercf召回冷启动问题多路召回合并 多路召回 所谓的“多路召回”策略，就是指采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后把候选集混合在一起供后续排序模型使用，可以明显的看出，“多路召回策略”是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。其中，各种简单策略保证候选集的快速召回，从不同角度设计的策略保证召回率接近理想的状态，不至于损伤排序效果。如下图是多路召回的一个示意图，在多路召回中，每个策略之间毫不相关
多路召回技术详解：大模型RAG架构中的高效信息检索方案
最新发布
qq_46094651的博客
09-08 1031
多路召回技术是提升RAG架构检索效率的核心方法，通过并行/串行召回及融合策略（如RRF、精排模型）结合向量与关键词召回优势。该技术显著提高覆盖率与精准率，增强抗噪能力，广泛应用于搜索、推荐等高精度场景。推荐采用BM25+向量召回→RRF初排→Dranker精排的流程，支持灵活调整召回路径和参数优化。随文附赠大模型学习资料包（含路线图/实战项目/必读书籍/面试题），由清华-加州理工双料博士团队研发，助力零基础快速入门AI大模型领域。（149字）
新召回路的增量保证与多路召回的后链路合并策略
进一步有进一步的欢喜~
01-17 740
在信息检索和推荐系统不断发展的过程中，新召回路的引入以及多路召回的后链路合并是提升系统性能的重要举措。如何确保新召回路能带来增量，以及怎样在后链路合理地合并多路召回的结果，成为了关键问题。
RAG多路召回融合实战：向量/关键词/知识图谱协同召回策略
qq_30548401的博客
06-26 1229
本文详细解析了RAG（检索增强生成）架构的性能瓶颈与高阶优化方案。主要内容包括：1）RAG核心架构全景图及性能瓶颈分析；2）检索阶段优化策略如多路召回架构和重排序技术；3）生成阶段优化方法包括上下文压缩和源头引用机制；4）工业级工具链整合与端到端工作流实现；5）性能评估体系与监控方案。文章还提供了生产环境部署建议和常见问题解决方案，最终可使系统达到平均响应时间<1.2秒、事实准确率92%+、召回率95%的高性能指标。
推荐系统召回策略之多路召回与Embedding召回
热门推荐
Stephen
07-25 1万+
多路召回与Embedding召回 1. 多路召回 1.1 概述2. 融合排序与策略 图1. 推荐系统整体架构 1. 多路召回 1.1 概述 所谓的“多路召回策略”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。可以说多路召回是介于“计算速度”与“召回率”之间的权衡后的结果。 目前，工业界在实际推荐系统中几乎都是使用多路召回来得到候选集。这么做的好处是显而易见的，多路召回可以弥补不同召回之间的不足之处，召回的结果也会更好。另外，在多路
AI比赛-推荐系统（一）-新闻推荐03：多路召回【用不同策略分别召回部分候选集，然后把候选集混在一起供后续排序模型使用】【①、YoutubeDNN双塔召回；②、基于物品召回；③、基于用户召回】【天池】
u013250861的博客
01-29 1166
所谓的“多路召回”策略，就是指采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后把候选集混合在一起供后续排序模型使用，可以明显的看出，“多路召回策略”是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。上图只是一个多路召回的例子，也就是说可以使用多种不同的策略来获取用户排序的候选商品集合，而具体使用哪些召回策略其实是与业务强相关的 ，针对不同的任务就会有对于该业务真实场景下需要考虑的召回规则。例如新闻推荐，召回规则可以是“热门新闻”、“作者召回”、“关键词召回”、“主题召回“、”协同过滤召回“等等。
数据与广告系列三十五：召回，没有什么是一个双塔解决不了的，如果有，那就多来几个
数据虫巢
01-03 1237
作者·黄崇远『数据虫巢』全文19476字题图ssyer.com“广告推荐的召回，没有什么是一个双塔解决不了的，如果有，那就多来几个。当然，这是戏说，但对于召回技术来说，确实是崛起于双塔，或者说双塔技术为推荐广告的召回提供了更广阔的想象空间，但实际上召回发展的路上，却不止于双塔。”如题引，我们今天的主题包含了两层，业务视角是召回，技术视角是双塔技术的演化，而逻辑的推进是两者的有机结合，最终我们会沿...
2020-11-30
rollingd的博客
11-30 339
天池新闻推荐入门赛Task——多路召回 所谓的“多路召回”策略，就是指采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后把候选集混合在一起供后续排序模型使用，可以明显的看出，“多路召回策略”是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。其中，各种简单策略保证候选集的快速召回，从不同角度设计的策略保证召回率接近理想的状态，不至于损伤排序效果。如下图是多路召回的一个示意图，在多路召回中，每个策略之间毫不相关，所以一般可以写并发多线程同时进行，这样可以更加高效。 计算相似性矩阵 这一部分主要是通过协同
极致细节：OPPO搜索广告召回模型落地分享
Kaiyuan_sjtu的博客
07-12 733
作者|MECH整理|NewBeeNLPhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/616880233大家好，这里是 NewBeeNLP。Que2Search是Facebook的经典论文，之前我们详细解读了Que2Search的技术方案和一些个人的思考，感兴趣的同学可以移步观看：Que2Search：FaceBook新一代query搜索召回模型分享[1]升级换代！Faceb...
一文详解【多路召回】：从“广撒网”到“精准捕鱼”
Luo_Daimeng的博客
05-13 1429
多路召回是搜索和推荐系统中的核心技术，简单来说就是用多把“筛子”同时筛选目标。系统会采用多种策略、模型或特征，分别从海量数据中筛选出一部分候选结果，再将所有筛选结果合并，交给后续的排序模块处理。例如，电商平台想给用户推荐商品，可能同时使用“近期浏览记录”“热门爆款”“新品上架”等多把“筛子”来抓取候选商品。多路召回如同交响乐团中的不同乐器组——弦乐组捕捉细腻偏好，铜管组覆盖大众需求，打击乐组抓取实时热点。
推荐系统学习笔记——八、推荐系统多路召回融合排序
Lynnzxl的博客
04-01 5354
八、推荐系统多路召回融合排序 多路召回与融合排序 多路召回 推荐服务一般有多个环节（召回、粗排序、精排序），一般会使用多个召回策略，互相弥补不足，效果更好。比如说： 实时召回- U2I2I， 几秒之内根据行为更新推荐列表。 用U2I得到你实时的行为对象列表，再根据I2I得到可能喜欢的其他的物品 这个是实时召回，剩下3个是提前算好的 基于内容 - U2Tag2I 先算好用户的偏好tag，然...
新闻推荐之多路召回
张先生－您好的博客
01-14 1738
多路召回前言 推荐系统流程： 所谓的“多路召回策略”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。然后我们来说说为啥需要用到多路召回策略，我们在设计召回层的时候，“计算速度”与“召回率”这两个指标是相互矛盾的，也就是说在提高计算速度的时候需要尽量简化召回策略，这就会导致召回率不尽人意，同样的，需要提高召回率时就需要复杂的召回策略，这样计算速度肯定会相应的降低。在权衡两者后，目前工业界普遍采用多个简单的召回策略叠加的“多路召回策略”。
RAG多路召回
pumpkin84514的博客
01-15 4235
是指在信息检索系统中，为了提升检索的全面性和准确性，通过多条不同的检索路径或不同的检索策略来获取信息的技术。多路召回的核心思想是，单一的检索路径可能会遗漏一些重要的信息或没有覆盖所有可能相关的内容，因此需要并行或串行地采用多种检索方法来提高最终的召回率和准确性。多路召回通过多个检索策略和模型的并行运行，能够提升信息检索的多样性和精准度。模型中，多路召回通常用于增强检索阶段的多样性和精准度。通过结合不同的召回策略，系统能够在多个来源或角度中获取信息，从而改善生成模型的输入质量和最终生成的答案。
自学记录：阿里云天池推荐系统实践 - 多路召回
一専的博客
11-30 1362
关于多路召回 多路召回是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起供后续排序模型使用的策略。 关于为啥要采用多路召回，是因为在召回的时候，计算速度和召回率这两会互相矛盾，若想要提高计算速度就要简化召回策略，而简化召回策略往往会使召回率下降，同理，若想要提高召回率的话就必须得使用复杂的召回策略，这时计算速度又会相应降低了。我们要鱼和熊掌兼得，就得权衡两者，故采用多个简单召回策略叠加的多路召回策略。 如图为多路召回示意图，在多路召回中，每个策略直接相互独立，并发多线
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