Qdrant - Vector Database
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度量学习技巧与窍门
原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文探讨了如何在没有标记数据的情况下使用度量学习训练对象匹配模型。度量学习通过学习对象间的相似度，克服了分类模型的局限性。文章介绍了基于交互和基于表示的两种主要度量学习方法，并强调了其在招聘匹配中的应用。通过使用相似和不相似的样本，度量学习能够灵活处理新类别，提升模型性能。最后，讨论了在生产中管理向量和实现搜索的方法。
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关键要点
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度量学习通过学习对象间的相似度，克服了分类模型的局限性。
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度量学习有两种主要方法：基于交互的方法和基于表示的方法。
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基于表示的方法通过编码器将对象转换为嵌入表示，比较器计算相似度。
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度量学习不需要固定的类别数量，适合处理新类别的情况。
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使用相似和不相似的样本，度量学习能够灵活处理数据，提升模型性能。
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在训练过程中，使用困难负样本挖掘和调整损失函数来提高模型效果。
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通过修改嵌入生成器，可以定义模型的预测信心。
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引入排除规则来修正模型的错误预测。
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在生产中，使用Qdrant作为向量搜索引擎来管理和搜索向量。
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延伸问答
什么是度量学习，它的主要应用是什么？
度量学习是学习对象间相似度的任务，主要应用于对象匹配，如招聘匹配中的职位与候选人匹配。
度量学习与传统分类模型相比有哪些优势？
度量学习不需要固定的类别数量，能够灵活处理新类别，且可以使用相似和不相似的样本进行训练。
度量学习的主要方法有哪些？
度量学习主要有两种方法：基于交互的方法和基于表示的方法。
如何在度量学习中提高模型的效果？
可以通过使用困难负样本挖掘和调整损失函数来提高模型效果。
在生产环境中如何管理和搜索向量？
可以使用Qdrant作为向量搜索引擎来管理和搜索向量，支持简单的API操作。
度量学习如何处理没有标记数据的情况？
度量学习通过使用相似和不相似的样本进行训练，不需要具体的类标签。
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