技术
Nearest-Neighbor Retrieval（最近邻检索）
Nearest-Neighbor Retrieval 指在向量空间中查找与查询最相似的样本，解决高效相似性搜索问题。典型应用包括图像检索、推荐系统和检索增强生成，代表工作如 FAISS、Annoy 和基于 Transformer 的稠密检索。
详细解释
背景：随着嵌入表示在机器学习中普及，如何快速从大规模向量库中找到最近邻成为关键。技术说明：Nearest-Neighbor Retrieval 通常使用近似最近邻（ANN）算法，如基于树、哈希或量化的方法，以平衡精度和速度。在深度学习中，它常用于检索增强生成（RAG），将查询编码为向量后检索相关文档，提升大语言模型的事实性。评估指标包括召回率和查询延迟。
别名与相关写法
nearest-neighbor retrieval