稀疏向量检索：双塔模型 和 稠密向量检索：单塔模型

“稀疏向量检索：双塔”和“稠密向量检索：单塔”是指在计算机科学中，尤其是信息检索、推荐系统、深度学习等领域中，使用特定模型结构进行向量表示和检索的方法。这里的“塔”并不是指物理意义上的塔楼，而是借用建筑学的术语来形象地描述模型结构。下面分别解释这两种结构在稀疏向量检索和稠密向量检索中的应用：

稀疏向量检索：双塔模型

双塔模型常用于处理稀疏向量（如高维、大部分元素为零的特征向量，如用户-商品交互矩阵、词袋模型的文本向量等）的检索任务，特别是在推荐系统中。双塔模型通常包含两个相互独立的神经网络塔：

1. 用户塔（User Tower）：负责对用户侧的特征进行编码，生成用户向量表示。这些特征可能包括用户的属性（如年龄、性别）、历史行为（如浏览、购买记录）等。

2. 物品塔（Item Tower）：负责对物品侧的特征进行编码，生成物品向量表示。这些特征可能包括物品属性（如类别、品牌）、文本描述、标签等。

在训练阶段，双塔模型通过最大化用户向量与对应正样本物品向量的内积（或相似度度量），同时最小化用户向量与负样本物品向量的内积，来学习有效的用户和物品表征。这样，用户和物品就被映射到了同一个隐含特征空间中。

在推理阶段（即检索阶段），给定一个用户，可以通过用户塔得到其向量表示，然后与所有物品向量（由物品塔预先计算得到并存储）计算相似度，从而快速找出与该用户最相关的物品，完成检索任务。由于用户塔和物品塔相互独立，且在实际应用中往往只需要对物品塔进行一次预计算，这种结构有利于大规模数据下的高效检索。

稠密向量检索：单塔模型

单塔模型常用于处理稠密向量（如通过深度学习模型生成的低维、连续且大部分元素非零的特征向量，如词嵌入、深度特征提取等）的检索任务。单塔模型只有一个共享的神经网络结构：