Какие существуют подходы к оптимизации поисковых систем с учетом векторных алгоритмов?

Некоторые подходы к оптимизации поисковых систем с учётом векторных алгоритмов:

• Поиск по модифицированному запросу. moluch.ru В векторном пространстве слова заменяются на похожие. moluch.ru
• Поиск по соотношению между словами. moluch.ru Вычисляется арифметически по векторам, затем можно осуществлять поиск по этому значению или вектору. moluch.ru
• Поиск по общим ближайшим соседям. moluch.ru Можно искать не только по соседям первого порядка, но и через несколько порядков (соседи соседей). moluch.ru
• Интеграция с моделями машинного обучения. blog.ishosting.com Это позволяет создавать более точные и значимые векторные представления данных. blog.ishosting.com Примеры таких моделей: трансформерные (BERT и GPT) и автоэнкодеры. blog.ishosting.com
• Персонализация пользователей. blog.ishosting.com Система векторного поиска может настроить векторное пространство для отражения индивидуальных предпочтений, что приводит к более точным результатам поиска и рекомендациям. blog.ishosting.com
• Обработка в реальном времени. blog.ishosting.com Достигается за счёт оптимизированных алгоритмов, эффективной индексации, параллельной обработки и аппаратного ускорения. blog.ishosting.com
• Масштабируемость. blog.ishosting.com Оптимизированные алгоритмы и структуры данных позволяют системам векторного поиска масштабироваться с ростом объёмов данных без значительного ухудшения производительности. blog.ishosting.com
• Адаптивность. blog.ishosting.com Система векторного поиска может учиться и адаптироваться со временем к запросам и обратной связи пользователей. blog.ishosting.com