召回08：双塔模型——线上服务、模型更新
这节课讲解双塔模型（two-tower，也叫 DSSM）的线上服务和模型更新。
在开始线上服务之前，需要把物品向量存储到Milvus、Faiss、HnswLib这类向量数据库，供最近邻查找（KNN 或 ANN）。当用户发起推荐请求时，用户塔用用户ID和用户画像现算一个用户向量，作为query，去向量数据库中做最近邻查找。
模型需要定期做更新，分为全量更新（天级别）和增量更新（实时）。全量更新会训练整个模型，包括embedding和全连接层。而增量更新只需要训练embedding层。
课件地址：
https://github.com/wangshusen/Recomme...