Какво е търсене по векторно сходство и как е полезно?

Съвременното търсене на данни е сложна област. Търсене по векторно сходство, или VSS, представя данни с контекстуална дълбочина и връща по-подходяща информация на потребителите в отговор на заявка за търсене. Да вземем един прост пример. 

Заявките за търсене като „наука за данни“ и „научна фантастика“ се отнасят до различни типове съдържание, въпреки че и двете имат обща дума („наука“). Традиционна техника за търсене би съпоставила общи фрази, за да върне подходящи резултати, което в този случай би било неточно. Търсенето по векторно сходство ще вземе предвид действителното намерение за търсене и значението на тези заявки за търсене, за да върне по-точен отговор.

Тази статия ще обсъди различни аспекти на търсенето по векторно сходство, като неговите компоненти, предизвикателства, ползи и случаи на употреба. Нека да започнем.

Какво е векторно търсене по сходство (VSS)?

Търсенето по векторно сходство намира и извлича контекстуално подобна информация от големи колекции от структурирани или неструктурирани данни, като я трансформира в числени представяния, известни като вектори или вграждания.

VSS може да управлява различни формати на данни, включително числови, категориални, текстови, изображения и видео. Той преобразува всеки обект в корпус от данни във високомерно векторно представяне, съответстващо на съответния му формат (обсъден в следващия раздел). 

Най-често VSS локализира сравними обекти, като подобни фрази или абзаци, или намира свързани изображения в обширни системи за извличане на изображения. Големи потребителски компании като Amazon, eBay и Spotify използват тази технология, за да подобрят резултатите от търсенето за милиони потребители, т.е. да предоставят подходящо съдържание, което потребителите най-вероятно биха искали да купят, гледат или слушат.

Три основни компонента на търсенето на векторно сходство

Преди да разберем как работи търсенето по векторно сходство, нека разгледаме основните му компоненти. На първо място, има три основни компонента за прилагане на ефективна VSS методология:

1. Векторни вграждания: Вгражданията представляват различни типове данни в математически формат, т.е. подреден масив или набор от числа. Те идентифицират модели в данните с помощта на математически изчисления.
2. Показатели за разстояние или сходство: Това са математически функции, които изчисляват колко подобни или тясно свързани са два вектора.
3. Алгоритми за търсене: Алгоритмите помагат да се намерят подобни вектори на дадена заявка за търсене. Например, K-най-близки съседи или алгоритъмът KNN често се използва в системи за търсене с активиран VSS за определяне на K вектора в набор от данни, които са най-сходни с дадена входна заявка.

Сега нека обсъдим как тези компоненти работят в система за търсене.

Как работи търсенето по векторно сходство?

Първата стъпка в прилагането на търсене на векторно сходство е представянето или описването на обекти в корпуса от данни като векторни вграждания. Той използва различни методи за вграждане на вектори, като напр Ръкавица, Word2vec, и БЕРТ, за картографиране на обекти във векторното пространство. 

За всеки формат на данни, като текст, аудио и видео, VSS изгражда различни модели за вграждане, но крайният резултат от този процес е цифрово представяне на масив. 

Следващата стъпка е да създадете индекс, който може да подрежда подобни обекти заедно, използвайки тези числени представяния. Алгоритъм като KNN служи като основа за прилагане на сходство при търсене. Въпреки това, за индексиране на подобни термини, системите за търсене използват съвременни подходи, като напр Чувствително към местоположението хеширане (LSH) намлява Приблизителен най-близък съсед (Дразнене). 

Също така VSS алгоритмите изчисляват мярка за сходство или разстояние, като евклидово разстояние, косинусово сходство или сходство на Jaccard, за да сравнят всички векторни представяния в колекцията от данни и да върнат подобно съдържание в отговор на потребителска заявка.

Основни предизвикателства и предимства на търсенето по векторно сходство

Като цяло, целта е да се намерят общи характеристики сред обектите с данни. Този процес обаче представлява няколко потенциални предизвикателства.

Основни предизвикателства при внедряването на VSS

• Различните техники за вграждане на вектори и мерките за сходство дават различни резултати. Изборът на подходящите конфигурации за системи за търсене на сходство е основното предизвикателство.
• За големи набори от данни VSS е скъпо изчислително и се нуждае от високопроизводителни графични процесори за създаване на мащабни индекси.
• Векторите с твърде много измерения може да не представят точно автентичната структура и връзки на данните. Следователно процесът на векторно вграждане трябва да бъде без загуби, което е предизвикателство.

В момента VSS технологията е в процес на непрекъснато развитие и усъвършенстване. Въпреки това, той все още може да осигури много предимства за опит в търсенето на компания или продукт.

Предимства на VSS

• VSS позволява на системите за търсене да локализират подобни обекти невероятно бързо в различни типове данни.
• VSS осигурява ефективно управление на паметта, тъй като преобразува всички обекти с данни в цифрови вграждания, които машините могат лесно да обработват.
• VSS може да класифицира обекти по нови заявки за търсене, които системата може да не е срещнала от потребителите.
• VSS е отличен метод за справяне с лоши и непълни данни, тъй като може да намери контекстуално подобни обекти, дори ако те не съвпадат перфектно.
• Най-важното е, че може да открива и групира свързани обекти в мащаб (променливи обеми от данни).

Основни бизнес случаи на използване на векторно търсене по сходство

В търговския бизнес VSS технологията може да революционизира широка гама от индустрии и приложения. Някои от тези случаи на употреба включват:

• Отговори на въпроси: Търсенето на векторно сходство може да намери свързани въпроси във форуми за въпроси и отговори, които са почти идентични, което позволява по-точни и уместни отговори за крайните потребители.
• Семантично уеб търсене: Търсенето по векторно сходство може да намери свързани документи или уеб страници в зависимост от „близостта“ на техните векторни представяния. Тя има за цел да увеличи уместността на резултатите от търсенето в мрежата.
• Препоръки за продукти: Търсенето на векторно сходство може да направи персонализирани препоръки за продукти въз основа на историята на сърфиране или търсене на потребителя.
• По-добро предоставяне на здравни грижи: Изследователите и практикуващите в областта на здравеопазването използват търсене по векторно сходство, за да оптимизират клиничните изпитвания чрез анализиране на векторни представяния на съответните медицински изследвания.

Днес вече не е жизнеспособно да се управляват, анализират и търсят данни с помощта на конвенционални техники, базирани на SQL. Интернет потребителите задават сложни заявки в мрежата – привидно прости за хората, но невероятно сложни за интерпретиране от машини (търсачки). За машините е дългогодишно предизвикателство да дешифрират различни форми на данни в машинно разбираем формат. 

Търсенето по векторно сходство дава възможност на системите за търсене да разберат по-добре контекста на търговската информация.

Искате ли да прочетете по-проницателно съдържание, свързано с AI? Посетете обединявам.ai.