Hvad er Vector Similarity Search (VSS) & Hvordan er det nyttigt?

Den moderne datasøgning er et komplekst domæne. Vector similarity search, eller VSS, repræsenterer data med kontekstuel dybde og returnerer mere relevante oplysninger til forbrugerne som svar på en søgeforespørgsel. Lad os tage et simpelt eksempel.

Søgeforespørgsler som “datavidenskab” og “science fiction” henviser til forskellige typer indhold, selvom de begge har et fælles ord (“videnskab”). En traditionel søgeteknik ville matche fælles fraser for at returnere relevante resultater, hvilket ville være upræcist i dette tilfælde. Vector similarity search ville overveje den faktiske søgeintent og betydning af disse søgeforespørgsler for at returnere en mere præcis respons.

Denne artikel vil diskutere forskellige aspekter af vector similarity search, såsom dets komponenter, udfordringer, fordele og brugsområder. Lad os begynde.

Hvad er Vector Similarity Search (VSS)?

Vector similarity search finder og henter kontekstuelt lignende oplysninger fra store samlinger af struktureret eller ustruktureret data ved at omdanne dem til numeriske repræsentationer kendt som vektorer eller indlejring.

VSS kan håndtere en række dataformater, herunder numeriske, kategoriske, tekst, billeder og video. Det konverterer hver objekt i en datakorpus til en højdimensional vektorrepræsentation, der svarer til dets relevante format (diskuteret i den næste sektion).

De fleste almindelige VSS-funktioner finder sammenlignelige objekter, såsom lignende fraser eller afsnit, eller finder relaterede billeder i store billedhentningssystemer. Store forbruger virksomheder som Amazon (AMZN ), eBay og Spotify bruger denne teknologi til at forbedre søgeresultater for millioner af brugere, dvs. servere relevante indhold, som brugerne sandsynligvis vil købe, se eller lytte til.

De tre hovedkomponenter af Vector Similarity Search

Før vi forstår, hvordan vector similarity search fungerer, lad os se på dets vigtigste komponenter. Primært er der tre væsentlige komponenter til at implementere en effektiv VSS-metode:

1. Vector-indlejring: Indlejring repræsenterer forskellige dataformater i en matematisk format, dvs. en ordnet matrix eller en samling af tal. De identificerer mønstre i data ved hjælp af matematiske beregninger.
2. Afstand eller ligningsmetrik: Disse er matematiske funktioner, der beregner, hvor lignende eller tæt relaterede to vektorer er.
3. Søgealgoritmer: Algoritmer hjælper med at finde lignende vektorer til en given søgeforespørgsel. For eksempel bruges K-Nearest Neighbors eller KNN-algoritmen ofte i VSS-aktiverede søgesystemer til at bestemme K-vektorer i en datamængde, der er mest lignende en given inputforespørgsel.

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

Hvordan fungerer Vector Similarity Search?

Det første skridt i at implementere vector similarity search er at repræsentere eller beskrive objekter i datakorpusset som vektor-indlejring. Det bruger forskellige vektor-indlejring metoder, såsom GloVe, Word2vec og BERT, til at tilknytte objekter til vektorrummet.

For hvert dataformat, som tekst, lyd og video, bygger VSS forskellige indlejringmodeller, men slutresultatet af denne proces er en numerisk matrixrepræsentation.

Næste skridt er at oprette en indeks, der kan ordne lignende objekter sammen ved hjælp af disse numeriske repræsentationer. En algoritme som KNN fungerer som grundlag for at implementere søgeligning. Men for at indeksere lignende termer bruger søgesystemer moderne tilgange, såsom Locality Sensitive Hashing (LSH) og Approximate Nearest Neighbor (ANNOY).

VSS-algoritmer beregner også en lignings- eller afstandsmaß, såsom Euclidisk afstand, cosinusligning eller Jaccard-ligning, for at sammenligne alle vektorrepræsentationer i datakollektionen og returnere lignende indhold som svar på en brugerforespørgsel.

De vigtigste udfordringer og fordele ved Vector Similarity Search

Samlet set er målet at finde fælles karakteristika blandt dataobjekter. Men denne proces præsenterer flere potentielle udfordringer.

Hovedudfordringerne ved at implementere VSS

• Forskellige vektor-indlejringsteknikker og ligningsmaß præsenterer forskellige resultater. At vælge den rette konfiguration for ligningssøgesystemer er den vigtigste udfordring.
• For store datamængder er VSS beregningskostbart og kræver højpræstations-GPU’er til at oprette store skala-indekser.
• Vektorer med for mange dimensioner kan ikke nøjagtigt repræsentere dataets ægte struktur og forbindelser. Derfor skal vektor-indlejringprocessen være tabfri, hvilket er en udfordring.

For tiden er VSS-teknologien under løbende udvikling og forbedring. Men den kan stadig give mange fordele for en virksomheds eller produkts søgeoplevelse.

Fordele ved VSS

• VSS tillader søgesystemer at finde lignende objekter utrolig hurtigt på forskellige dataformater.
• VSS sikrer effektiv hukommelseshåndtering, da det konverterer alle dataobjekter til numeriske indlejring, som maskiner kan let behandle.
• VSS kan klassificere objekter på nye søgeforespørgsler, som systemet måske ikke har mødt fra forbrugerne.
• VSS er en fremragende metode til at håndtere dårlig og ufuldstændig data, da den kan finde kontekstuelt lignende objekter, selv hvis de ikke er en perfekt match.
• Det vigtigste er, at det kan detektere og gruppere relaterede objekter i skala (variable datavolumener).

De vigtigste forretningsbrugsområder for Vector Similarity Search

I kommerciel forretning kan VSS-teknologien revolutionere en bred vifte af brancher og anvendelser. Nogle af disse brugsområder omfatter:

• Spørgsmål og svar: Vector similarity search kan finde relaterede spørgsmål i Q&A-fora, der er næsten identiske, og giver mere præcise og relevante svar til slutbrugerne.
• Semantisk web-søgning: Vector similarity search kan finde relaterede dokumenter eller websteder afhængigt af “nærheden” af deres vektorrepræsentationer. Det sigter mod at øge relevansen af web-søgeresultater.
• Produktanbefalinger: Vector similarity search kan give personlige produktanbefalinger baseret på forbrugerens browse- eller søgehistorik.
• Bedre sundhedslevering: Sundhedsforskere og -praktikere bruger vector similarity search til at optimere kliniske forsøg ved at analysere vektorrepræsentationer af relevante medicinske forskningsresultater.

I dag er det ikke længere muligt at håndtere, analysere og søge data ved hjælp af konventionelle SQL-baserede teknikker. Internetforbrugere stiller komplekse spørgsmål på nettet – åbenbart simple for mennesker, men utrolig komplekse for maskiner (søgemaskiner) at fortolke. Det er en langvarig udfordring for maskiner at tyde forskellige former for data i en maskinforståelig format.

Vector similarity search gør det muligt for søgesystemer at bedre forstå konteksten af kommercielle oplysninger.

Ønsker du at læse mere indsigtsfuld AI-relateret indhold? Besøg unite.ai.