Hvad er Vector Similarity Search, og hvordan er det nyttigt?

Moderne datasøgning er et komplekst domæne. Vector lighedssøgning, eller VSS, repræsenterer data med kontekstuel dybde og returnerer mere relevant information til forbrugerne som svar på en søgeforespørgsel. Lad os tage et simpelt eksempel. 

Søgeforespørgsler som "data science" og "science fiction" refererer til forskellige typer indhold, selvom de begge har et fælles ord ("videnskab"). En traditionel søgeteknik ville matche almindelige sætninger for at returnere relevante resultater, hvilket ville være unøjagtigt i dette tilfælde. Vektor-lighedssøgning ville overveje den faktiske søgehensigt og betydning af disse søgeforespørgsler for at returnere et mere præcist svar.

Denne artikel vil diskutere forskellige aspekter af vektorlighedssøgning, såsom dens komponenter, udfordringer, fordele og brugssager. Lad os begynde.

Hvad er Vector Similarity Search (VSS)?

Vektorlighedssøgning finder og henter kontekstuelt lignende information fra store samlinger af strukturerede eller ustrukturerede data ved at transformere dem til numeriske repræsentationer kendt som vektorer eller indlejringer.

VSS kan administrere en række dataformater, herunder numeriske, kategoriske, tekstmæssige, billeder og videoer. Den konverterer hvert objekt i et datakorpus til en højdimensionel vektorrepræsentation svarende til dets relevante format (diskuteret i næste afsnit). 

Oftest lokaliserer VSS sammenlignelige objekter, såsom lignende sætninger eller afsnit, eller finder relaterede billeder i store billedhentningssystemer. Store forbrugervirksomheder som Amazon, eBay og Spotify bruger denne teknologi til at forbedre søgeresultaterne for millioner af brugere, dvs. levere relevant indhold, som brugerne højst sandsynligt vil købe, se eller lytte til.

Tre hovedkomponenter i vektorlighedssøgning

Før vi forstår, hvordan vektorlighedssøgning fungerer, lad os se på dens hovedkomponenter. Primært er der tre væsentlige komponenter til implementering af en effektiv VSS-metodologi:

1. Vektorindlejringer: Indlejringer repræsenterer forskellige datatyper i et matematisk format, dvs. et ordnet array eller et sæt tal. De identificerer mønstre i dataene ved hjælp af matematiske beregninger.
2. Afstands- eller lighedsmetrikker: Disse er matematiske funktioner, der beregner, hvor ens eller tæt beslægtede to vektorer er.
3. Søgealgoritmer: Algoritmer hjælper med at finde vektorer, der ligner en given søgeforespørgsel. For eksempel, K-Nærmeste Naboer eller KNN-algoritme bruges ofte i VSS-aktiverede søgesystemer til at bestemme K vektorer i et datasæt, der ligner en given inputforespørgsel mest.

Lad os nu diskutere, hvordan disse komponenter fungerer i et søgesystem.

Hvordan fungerer vektorlighedssøgning?

Det første trin i implementering af vektorlighedssøgning er at repræsentere eller beskrive objekter i datakorpuset som vektorindlejringer. Den bruger forskellige vektorindlejringsmetoder, som f.eks Handske, Word2vecog BERTI, for at kortlægge objekter til vektorrummet. 

For hvert dataformat, såsom tekst, lyd og video, bygger VSS forskellige indlejringsmodeller, men slutresultatet af denne proces er en numerisk array-repræsentation. 

Det næste trin er at oprette et indeks, der kan arrangere lignende objekter sammen ved hjælp af disse numeriske repræsentationer. En algoritme som KNN fungerer som grundlaget for implementering af søgelighed. For at indeksere lignende termer bruger søgesystemer dog moderne tilgange, som f.eks Lokalitetsfølsom hashing (LSH) , Omtrentlig nærmeste nabo (ANNOY). 

VSS-algoritmer beregner også en lighed eller afstandsmål, såsom euklidisk afstand, cosinus-lighed eller Jaccard-lighed, for at sammenligne alle vektorrepræsentationer i dataindsamlingen og returnere lignende indhold som svar på en brugerforespørgsel.

Store udfordringer og fordele ved vektorlighedssøgning

Overordnet set er målet at finde fælles karakteristika blandt dataobjekter. Denne proces byder dog på flere potentielle udfordringer.

Hovedudfordringer ved implementering af VSS

• Forskellige vektorindlejringsteknikker og lighedsmål giver forskellige resultater. At vælge de passende konfigurationer til lighedssøgesystemer er den største udfordring.
• For store datasæt er VSS beregningsmæssigt dyrt og har brug for højtydende GPU'er for at skabe indekser i stor skala.
• Vektorer med for mange dimensioner repræsenterer muligvis ikke dataens autentiske struktur og forbindelser nøjagtigt. Derfor skal vektorindlejringsprocessen være tabsfri, hvilket er en udfordring.

I øjeblikket er VSS-teknologien under løbende udvikling og forbedring. Det kan dog stadig give mange fordele for en virksomheds eller et produkts søgeoplevelse.

Fordele ved VSS

• VSS giver søgesystemer mulighed for at lokalisere lignende objekter utroligt hurtigt på forskellige datatyper.
• VSS sikrer effektiv hukommelsesstyring, da den konverterer alle dataobjekter til numeriske indlejringer, som maskiner nemt kan behandle.
• VSS kan klassificere objekter på nye søgeforespørgsler, som systemet måske ikke er stødt på fra forbrugerne.
• VSS er en fremragende metode til at håndtere dårlige og ufuldstændige data, fordi den kan finde kontekstuelt lignende objekter, selvom de ikke er et perfekt match.
• Det vigtigste er, at den kan detektere og gruppere relaterede objekter i skala (variable datamængder).

Major Business Use Cases af Vector Similarity Search

I kommerciel forretning kan VSS-teknologi revolutionere en lang række industrier og applikationer. Nogle af disse anvendelsestilfælde omfatter:

• Besvarelse af spørgsmål: Vektor-lighedssøgningen kan finde relaterede spørgsmål i Q&A-fora, der er næsten identiske, hvilket giver mulighed for mere præcise og relevante svar for slutbrugere.
• Semantisk websøgning: Vektor-lighedssøgning kan lokalisere relaterede dokumenter eller websider afhængigt af "nærheden" af deres vektorrepræsentationer. Det har til formål at øge relevansen af ​​websøgeresultater.
• Produktanbefalinger: Vektor-lighedssøgning kan lave personlige produktanbefalinger baseret på forbrugerens browsing- eller søgehistorik.
• Bedre levering af sundhedsydelser: Sundhedsforskere og -praktikere bruger vektorlighedssøgning til at optimere kliniske forsøg ved at analysere vektorrepræsentationer af relevant medicinsk forskning.

I dag er det ikke længere rentabelt at administrere, analysere og søge data ved hjælp af konventionelle SQL-baserede teknikker. Internetforbrugere stiller komplekse forespørgsler på nettet – tilsyneladende enkle for mennesker, men utroligt komplekse for maskiner (søgemaskiner) at fortolke. Det er en langvarig udfordring for maskiner at dechifrere forskellige former for data i maskinforståeligt format. 

Vektor-lighedssøgning gør det muligt for søgesystemer bedre at forstå konteksten af ​​kommerciel information.

Vil du læse mere indsigtsfuldt AI-relateret indhold? Besøg forene.ai.