位置的向量检索美团外

Rabbihasan77@gm

占用了大量的内存空间，容易造成内存资源瓶颈F-Q（FwQz）在候选集数量巨大的场景下，比如商品向量检索场景下，F带来的内存空间大的问题很快就显现出来，为了解决内存空间的问题，开始尝试使用了F-Q方法

4F-Q+f为了提高F-Q 牙买加 WhatsApp 号码列表 的检索精度，进一步采用了F-Q+f的方案，在F-Q的基础上，在磁盘上保存了未经压缩的原始向量数据检索时，通过F-Q召回数量更大的候选向量集合，然后获取对应的原始向量数据进行精确计算，从而提高检索精度这种方法既保留了F-Q的存储优势，解决了内存资源瓶颈，又保证了召回率，因此在实际应用中得到了广泛的使用

5基于地理卖业务有一个区别于普通电商的明显特征——特征，用户和商家的距离在很大程度上影响着用户的最终选择因此可以考虑在向量检索过程中增加地理位置因素，使距离用户更近的商品可以优先被检索到通过将经纬度编码为向量，优化具体做法是将用户或商家的经纬度以加权的方式加入查询Q和候选向量中，在计算Q和候选向量的相似度时，距离因素就可以在不同程度上影响最终的检索结果，从而达到让向量索引具备属性的目标