为了解决向量搜索中有偏见的嵌入，首先要审计和改进生成嵌入的数据和模型。 偏差通常源于训练数据，这些数据低估了某些群体或强化了刻板印象。 例如，如果一个模型是在偏向男性主导角色的招聘信息上训练的，那么“工程师”的嵌入可能会与男性术语更强烈地相关联。 为了减轻这种情况，预处理训练数据以消除有偏见的关联或平衡表示。 公平性指标（例如，AI Fairness 360）等工具可以帮助识别差异。 此外，考虑在特定领域的平衡数据集上微调嵌入模型。 例如，如果构建简历搜索工具，请在具有平衡的性别和种族代表性的简历上重新训练模型，以减少有偏见的关联。
接下来，在使用嵌入进行搜索之前，应用后处理技术。 一种方法是通过数学方式消除偏差方向，将嵌入投影到“去偏见”空间中。 例如，如果检测到性别偏见，则可以计算嵌入空间中主要的性别相关方向（例如，“男人”减去“女人”向量），并从所有嵌入中减去该分量。 诸如 fairseq 之类的库或使用 PCA 或线性代数的自定义代码可以自动执行此操作。 另一种方法是使用反事实数据增强，其中在训练期间添加合成示例（例如，交换文本中的性别代词）以减少对有偏见的特征的依赖。 例如，医疗症状搜索系统可以使用各种人口统计学术语来扩充数据，以防止嵌入将疾病与特定种族联系起来。
最后，动态监控和调整搜索结果。 实施公平性感知排名算法，优先考虑多样性或惩罚有偏见的匹配。 例如，在产品推荐系统中，您可以强制执行多样性约束，以确保结果不会过度偏向单一人口统计数据。 诸如 Elasticsearch 的 diversity heuristic 之类的工具或自定义重新排名脚本可以提供帮助。 记录查询和结果以检测偏差模式——例如，如果“CEO”始终返回与男性相关的个人资料，请手动管理嵌入的子集或调整相似性阈值。 随着新数据的出现，定期更新嵌入以反映不断变化的语言和社会规范。 例如，每年使用最新文章更新新闻文章搜索系统可以减少对过时刻板印象的依赖。