向量召回评估组件的原理是什么,如何配置
向量召回评估是一种用于评估向量检索系统性能的机器学习算法，主要衡量检索结果的准确性和有效性。该算法通过计算召回率、精确率等指标，评估系统在高维向量空间中检索相关项的能力。向量召回评估在推荐系统和信息检索领域中广泛应用，帮助优化模型的检索效果和用户满意度。
向量聚合
向量聚合是一种用于降维和特征提取的机器学习算法，旨在通过将高维数据表示为低维向量来简化数据处理。该算法通常通过对输入向量进行某种数学变换，将其表示为一个固定长度的向量，以便于后续的分类或聚类任务。向量聚合在自然语言处理和推荐系统中应用广泛，有助于提高模型的计算效率和准确性。
机器学习PAI中DSSM向量召回模型拆分导出类型有三种（best、final和latest）？
机器学习PAI中DSSM向量召回模型拆分导出类型有三种（best、final和latest），这个latest是什么含义？
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