查询ES或VDB时为什么要叫“召回”？

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查询ES或VDB时为什么要叫“召回”？

先讲原因：在向量检索系统或Elasticsearch（ES）中使用“召回”（Recall）一词，主要是因为这些系统更侧重于处理模糊匹配、语义相似性检索以及大规模数据中的近似搜索问题。

在用RAG解决大模型幻觉时，经常会听到大家用这些词“召回”、“召回率”？

大家讲“召回”时，到底在讲什么？为什么要造一个“召回”的词出来？是为了区分哪些场景？

因为向量数据库（VectorDB）或ES这类中间件更侧重于处理模糊匹配、语义相似性检索以及大规模数据中的近似搜索问题。这些中间件适用的场景，就是意图识别，把最可能符合条件的内容找出来，请注意是“最可能符合条件”，而不是精确的、符合条件的所有数据。

为什么关系型数据库不用“召回”？

譬如在使用MySQL、Oracle时，没有听到用“召回”了多少条数据。

在关系数据库查询中，通常更关注精确匹配和查询效率，因此不常用“召回”这个词。而在向量检索系统或Elasticsearch（ES）中使用“召回”（Recall）一词，主要是因为这些系统更侧重于处理模糊匹配、语义相似性检索以及大规模数据中的近似搜索问题。

为什么向量检索系统和ES中使用“召回”概念

1. 语义检索的挑战：
   • 向量检索系统和ES处理的是语义相似性问题，而不是简单的精确匹配。例如，用户搜索“苹果手机”时，可能希望找到包含“iPhone”“Apple”等近义词或相关词汇的文档，而不仅仅是完全匹配“苹果手机”的文档。这种情况下，召回率衡量了系统能够找到多少与查询语义相关的文档。
2. 大规模数据的近似搜索：
   • 在大规模数据中，向量检索系统通常使用近似最近邻搜索（ANN）算法来提高效率。这些算法虽然提高了检索速度，但可能会牺牲一定的精确性，导致部分相关结果被遗漏。召回率可以帮助衡量这种权衡，即系统在近似搜索中能够找回多少真正相关的文档。
3. 衡量检索系统的全面性：
   • 召回率是衡量检索系统全面性的重要指标。它反映了系统在检索过程中能够覆盖多少相关结果。高召回率意味着系统能够更全面地找到与查询相关的文档，减少遗漏重要信息的可能性。
4. 优化检索策略：
   • 在向量检索和ES中，通过调整查询策略、索引结构和参数，可以优化召回。例如，使用混合检索策略（如结合关键词匹配和向量匹配）可以提高召回率。 在ES中，通过调整查询类型（如match查询与term查询的差异）、分析器设置（如是否使用同义词）以及索引设置（如使用ngram）可以影响召回率。

为什么关系数据库查询不常用“召回”

关系数据库查询通常基于精确匹配和结构化查询语言（SQL），其目标是准确地返回符合查询条件的结果。在这种场景下，更关注的是查询的准确性和效率，而不是像向量检索系统中那样需要处理语义相似性和近似匹配。

总结

在向量检索系统和ES中使用“召回”概念，是因为这些系统需要处理语义相似性、大规模数据的近似搜索以及优化检索策略等问题。而关系数据库查询由于其精确匹配的特性，通常不涉及这种全面性衡量，因此不常用“召回”一词。

补充：

在向量检索中，召回率和精确度的平衡是一个关键问题。召回率（Recall）衡量的是检索系统能够找到多少与查询相关的文档，而精确度（Precision）衡量的是检索结果中相关文档的比例。以下是一些平衡召回率和精确度的方法：

1. 优化嵌入模型

• 选择高质量的嵌入模型：使用更高质量的嵌入模型（如OpenAI的GPT系列、CLIP、BERT、SimCSE等）可以生成更准确的向量，从而提高召回率和精确度。
• 微调模型：在特定领域的数据上对模型进行微调，可以使嵌入更符合数据特点，进一步提升召回率和精确度。

2. 改进索引结构

• 选择合适的索引方法：不同的索引方法（如FAISS、Annoy、HNSW）适用于不同的数据量和查询需求。例如，FAISS适用于大规模向量搜索，而HNSW适合处理稀疏向量或大规模数据集。
• 调整索引参数：通过调整索引的参数（如距离度量方式、候选列表的大小等），可以优化召回率和精确度的平衡。

3. 优化距离度量

• 选择适当的距离度量：不同的距离度量（如欧式距离、余弦相似度、曼哈顿距离）适用于不同的数据集和应用场景。通过实验选择最适合的度量方式。
• 距离度量标准化：确保输入向量经过适当的标准化（如L2归一化或Z-score标准化），以避免某些特征对距离计算的偏差。

4. 改进查询策略

• 多轮查询优化：通过逐步筛选、分层查询的方式逐渐精确定位最相关的结果。
• 查询重排序：在初步检索后，使用更精确的排序算法（如学习排序算法RankNet）来进一步提高检索结果的相关性。

5. 数据增强与处理

• 数据预处理：对输入数据进行清洗和规范化，如去除停用词、分词、词干化等。
• 数据增强：通过引入额外的语义信息或变换来增强数据集，增加训练和嵌入的多样性。

6. 通过反馈机制优化

• 用户反馈学习：根据用户的点击行为或反馈来不断优化搜索结果。通过机器学习模型调整向量的权重或改进索引结构。
• 主动学习：引入主动学习机制，从少量的标注数据中不断选择最能改进模型的样本进行训练。

7. 多模态融合

• 如果数据集包括多种类型（如文本、图片、音频等），可以考虑融合不同模态的向量进行检索。例如，使用跨模态的嵌入模型来融合文本和图像的向量，这样可以在查询时实现跨模态检索，提高准确性。

8. 使用两阶段检索策略

• 向量检索（召回阶段）：目标是快速、广泛地从海量文档中找到所有可能相关的内容，保证召回率。
• 重排（精排阶段）：目标是在初步召回的结果中，精准地筛选出最相关的内容，提升精确度。

9. 评估指标

• 使用F1分数（精确率和召回率的调和平均值）来综合评估系统性能。F1分数平衡了精确率和召回率，只有当两个指标都较高时，F1分数才会较高。

通过上述方法的组合应用，可以在保证召回率的同时提高精确度，从而实现向量检索系统的优化。

向量检索中的ANN

ANN（Approximate Nearest Neighbor，近似最近邻） 是一种在大规模数据集中快速找到与给定查询向量近似最近的邻居向量的方法。它通过牺牲一定的精度来换取更高的查询效率，适用于对实时性和性能要求较高的场景。以下是关于ANN在向量检索中的详细介绍：

工作原理

ANN通过高效索引数据集来工作，即使在高维空间中也可以快速查询。它采用各种技术，例如哈希、树或图，将数据空间划分为区域。然后，它快速消除数据集中不太可能包含最近邻居的大部分。这种方法大大降低了所需的计算机能力，因此算法可以更快地返回结果，但准确性略有降低。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-15，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除索引优化es数据搜索

查询ES或VDB时为什么要叫“召回”？

先讲原因：在向量检索系统或Elasticsearch（ES）中使用“召回”（Recall）一词，主要是因为这些系统更侧重于处理模糊匹配、语义相似性检索以及大规模数据中的近似搜索问题。

在用RAG解决大模型幻觉时，经常会听到大家用这些词“召回”、“召回率”？

大家讲“召回”时，到底在讲什么？为什么要造一个“召回”的词出来？是为了区分哪些场景？

因为向量数据库（VectorDB）或ES这类中间件更侧重于处理模糊匹配、语义相似性检索以及大规模数据中的近似搜索问题。这些中间件适用的场景，就是意图识别，把最可能符合条件的内容找出来，请注意是“最可能符合条件”，而不是精确的、符合条件的所有数据。

为什么关系型数据库不用“召回”？

譬如在使用MySQL、Oracle时，没有听到用“召回”了多少条数据。

在关系数据库查询中，通常更关注精确匹配和查询效率，因此不常用“召回”这个词。而在向量检索系统或Elasticsearch（ES）中使用“召回”（Recall）一词，主要是因为这些系统更侧重于处理模糊匹配、语义相似性检索以及大规模数据中的近似搜索问题。

为什么向量检索系统和ES中使用“召回”概念

1. 语义检索的挑战：
   • 向量检索系统和ES处理的是语义相似性问题，而不是简单的精确匹配。例如，用户搜索“苹果手机”时，可能希望找到包含“iPhone”“Apple”等近义词或相关词汇的文档，而不仅仅是完全匹配“苹果手机”的文档。这种情况下，召回率衡量了系统能够找到多少与查询语义相关的文档。
2. 大规模数据的近似搜索：
   • 在大规模数据中，向量检索系统通常使用近似最近邻搜索（ANN）算法来提高效率。这些算法虽然提高了检索速度，但可能会牺牲一定的精确性，导致部分相关结果被遗漏。召回率可以帮助衡量这种权衡，即系统在近似搜索中能够找回多少真正相关的文档。
3. 衡量检索系统的全面性：
   • 召回率是衡量检索系统全面性的重要指标。它反映了系统在检索过程中能够覆盖多少相关结果。高召回率意味着系统能够更全面地找到与查询相关的文档，减少遗漏重要信息的可能性。
4. 优化检索策略：
   • 在向量检索和ES中，通过调整查询策略、索引结构和参数，可以优化召回。例如，使用混合检索策略（如结合关键词匹配和向量匹配）可以提高召回率。 在ES中，通过调整查询类型（如match查询与term查询的差异）、分析器设置（如是否使用同义词）以及索引设置（如使用ngram）可以影响召回率。

为什么关系数据库查询不常用“召回”

关系数据库查询通常基于精确匹配和结构化查询语言（SQL），其目标是准确地返回符合查询条件的结果。在这种场景下，更关注的是查询的准确性和效率，而不是像向量检索系统中那样需要处理语义相似性和近似匹配。

总结

在向量检索系统和ES中使用“召回”概念，是因为这些系统需要处理语义相似性、大规模数据的近似搜索以及优化检索策略等问题。而关系数据库查询由于其精确匹配的特性，通常不涉及这种全面性衡量，因此不常用“召回”一词。

补充：

在向量检索中，召回率和精确度的平衡是一个关键问题。召回率（Recall）衡量的是检索系统能够找到多少与查询相关的文档，而精确度（Precision）衡量的是检索结果中相关文档的比例。以下是一些平衡召回率和精确度的方法：

1. 优化嵌入模型

• 选择高质量的嵌入模型：使用更高质量的嵌入模型（如OpenAI的GPT系列、CLIP、BERT、SimCSE等）可以生成更准确的向量，从而提高召回率和精确度。
• 微调模型：在特定领域的数据上对模型进行微调，可以使嵌入更符合数据特点，进一步提升召回率和精确度。

2. 改进索引结构

• 选择合适的索引方法：不同的索引方法（如FAISS、Annoy、HNSW）适用于不同的数据量和查询需求。例如，FAISS适用于大规模向量搜索，而HNSW适合处理稀疏向量或大规模数据集。
• 调整索引参数：通过调整索引的参数（如距离度量方式、候选列表的大小等），可以优化召回率和精确度的平衡。

3. 优化距离度量

• 选择适当的距离度量：不同的距离度量（如欧式距离、余弦相似度、曼哈顿距离）适用于不同的数据集和应用场景。通过实验选择最适合的度量方式。
• 距离度量标准化：确保输入向量经过适当的标准化（如L2归一化或Z-score标准化），以避免某些特征对距离计算的偏差。

4. 改进查询策略

• 多轮查询优化：通过逐步筛选、分层查询的方式逐渐精确定位最相关的结果。
• 查询重排序：在初步检索后，使用更精确的排序算法（如学习排序算法RankNet）来进一步提高检索结果的相关性。

5. 数据增强与处理

• 数据预处理：对输入数据进行清洗和规范化，如去除停用词、分词、词干化等。
• 数据增强：通过引入额外的语义信息或变换来增强数据集，增加训练和嵌入的多样性。

6. 通过反馈机制优化

• 用户反馈学习：根据用户的点击行为或反馈来不断优化搜索结果。通过机器学习模型调整向量的权重或改进索引结构。
• 主动学习：引入主动学习机制，从少量的标注数据中不断选择最能改进模型的样本进行训练。

7. 多模态融合

• 如果数据集包括多种类型（如文本、图片、音频等），可以考虑融合不同模态的向量进行检索。例如，使用跨模态的嵌入模型来融合文本和图像的向量，这样可以在查询时实现跨模态检索，提高准确性。

8. 使用两阶段检索策略

• 向量检索（召回阶段）：目标是快速、广泛地从海量文档中找到所有可能相关的内容，保证召回率。
• 重排（精排阶段）：目标是在初步召回的结果中，精准地筛选出最相关的内容，提升精确度。

9. 评估指标

• 使用F1分数（精确率和召回率的调和平均值）来综合评估系统性能。F1分数平衡了精确率和召回率，只有当两个指标都较高时，F1分数才会较高。

通过上述方法的组合应用，可以在保证召回率的同时提高精确度，从而实现向量检索系统的优化。

向量检索中的ANN

ANN（Approximate Nearest Neighbor，近似最近邻） 是一种在大规模数据集中快速找到与给定查询向量近似最近的邻居向量的方法。它通过牺牲一定的精度来换取更高的查询效率，适用于对实时性和性能要求较高的场景。以下是关于ANN在向量检索中的详细介绍：

工作原理

ANN通过高效索引数据集来工作，即使在高维空间中也可以快速查询。它采用各种技术，例如哈希、树或图，将数据空间划分为区域。然后，它快速消除数据集中不太可能包含最近邻居的大部分。这种方法大大降低了所需的计算机能力，因此算法可以更快地返回结果，但准确性略有降低。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-15，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除索引优化es数据搜索

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