Mikä on vektorin samankaltaisuushaku ja kuinka se on hyödyllinen?

Nykyaikainen tiedonhaku on monimutkainen alue. Vektorin samankaltaisuushaku eli VSS edustaa dataa, jolla on kontekstuaalinen syvyys, ja palauttaa kuluttajille osuvampaa tietoa vastauksena hakukyselyyn. Otetaan yksinkertainen esimerkki. 

Hakulausekkeet, kuten "datatiede" ja "scifi", viittaavat erityyppiseen sisältöön, vaikka molemmilla on yhteinen sana ("tiede"). Perinteinen hakutekniikka yhdistäisi yleisiä lauseita ja palauttaisi osuvia tuloksia, jotka olisivat tässä tapauksessa epätarkkoja. Vektorien samankaltaisuushaku ottaisi huomioon näiden hakukyselyiden todellisen hakutarkoituksen ja merkityksen palauttaakseen tarkemman vastauksen.

Tässä artikkelissa käsitellään vektorien samankaltaisuushaun eri näkökohtia, kuten sen komponentteja, haasteita, etuja ja käyttötapauksia. Aloitetaanpa.

Mikä on Vector Samankaltaisuushaku (VSS)?

Vektorien samankaltaisuushaku etsii ja hakee kontekstuaalisesti samankaltaista tietoa suurista strukturoidun tai strukturoimattoman datan kokoelmista muuntamalla ne numeerisiksi esityksiksi, joita kutsutaan vektoreiksi tai upotuksiksi.

VSS voi hallita erilaisia ​​tietomuotoja, mukaan lukien numeerinen, kategoriallinen, teksti, kuva ja video. Se muuntaa jokaisen datakorpuksen objektin sen relevanttia muotoa vastaavaksi korkeaulotteiseksi vektoriesitykseen (käsitellään seuraavassa osassa). 

Yleisimmin VSS paikantaa vertailukelpoisia objekteja, kuten samankaltaisia ​​lauseita tai kappaleita, tai löytää liittyviä kuvia laajoista kuvanhakujärjestelmistä. Suuret kuluttajayritykset, kuten Amazon, eBay ja Spotify, käyttävät tätä tekniikkaa parantaakseen hakutuloksia miljoonille käyttäjille eli tarjotakseen relevanttia sisältöä, jota käyttäjät todennäköisimmin haluaisivat ostaa, katsella tai kuunnella.

Vektorien samankaltaisuushaun kolme pääkomponenttia

Ennen kuin ymmärrämme, kuinka vektorien samankaltaisuushaku toimii, katsotaanpa sen pääkomponentteja. Ensisijaisesti tehokkaan VSS-metodologian toteuttamiseen on kolme olennaista osaa:

1. Vektori upotukset: Upotukset edustavat erilaisia ​​tietotyyppejä matemaattisessa muodossa, eli järjestetyssä taulukossa tai numerojoukossa. He tunnistavat datassa kuvioita matemaattisten laskelmien avulla.
2. Etäisyys- tai samankaltaisuusmittarit: Nämä ovat matemaattisia funktioita, jotka laskevat, kuinka samankaltaisia ​​tai läheisesti sukua kaksi vektoria ovat.
3. Hakualgoritmit: Algoritmit auttavat löytämään samanlaisia ​​vektoreita tiettyyn hakukyselyyn. Esimerkiksi, K-Lähimmät naapurit tai KNN-algoritmia käytetään usein VSS-yhteensopivissa hakujärjestelmissä määrittämään K vektoria tietojoukosta, jotka ovat eniten samankaltaisia ​​kuin annettu syöttökysely.

Keskustellaan nyt siitä, kuinka nämä komponentit toimivat hakujärjestelmässä.

Kuinka vektorin samankaltaisuushaku toimii?

Ensimmäinen vaihe vektorin samankaltaisuushaun toteuttamisessa on objektien esittäminen tai kuvaaminen datakorpuksessa vektori upotuksina. Se käyttää erilaisia ​​vektorin upotusmenetelmiä, kuten Käsine, Word2vecja BERTI, kartoittaa objektit vektoriavaruuteen. 

Jokaiselle tietomuodolle, kuten tekstille, äänelle ja videolle, VSS rakentaa erilaisia ​​upotusmalleja, mutta tämän prosessin lopputulos on numeerinen taulukkoesitys. 

Seuraava vaihe on luoda indeksi, joka voi järjestää samankaltaisia ​​objekteja yhteen käyttämällä näitä numeerisia esityksiä. Algoritmi, kuten KNN, toimii perustana haun samankaltaisuuden toteuttamiselle. Kuitenkin samankaltaisten termien indeksointiin hakujärjestelmät käyttävät nykyaikaisia ​​lähestymistapoja, kuten Locality Sensitive Hashing (LSH) ja Arvioitu lähin naapuri (ANNOY). 

VSS-algoritmit laskevat myös samankaltaisuuden tai etäisyysmitan, kuten euklidisen etäisyyden, kosinin samankaltaisuuden tai Jaccard-samankaltaisuuden vertaillakseen kaikkia tietokokoelman vektoreita ja palauttaakseen samanlaisen sisällön vastauksena käyttäjän kyselyyn.

Vektorien samankaltaisuushaun suuret haasteet ja edut

Kaiken kaikkiaan tavoitteena on löytää yhteisiä ominaisuuksia tietoobjektien kesken. Tämä prosessi tuo kuitenkin mukanaan useita mahdollisia haasteita.

VSS:n käyttöönoton tärkeimmät haasteet

• Erilaiset vektorin upotustekniikat ja samankaltaisuusmitat tarjoavat erilaisia ​​tuloksia. Suurin haaste on valita sopivat kokoonpanot samankaltaisuushakujärjestelmille.
• Suurille tietojoukoille VSS on laskennallisesti kallista ja tarvitsee tehokkaita GPU:ita suurten indeksien luomiseen.
• Vektorit, joissa on liian monta ulottuvuutta, eivät välttämättä edusta tarkasti datan autenttista rakennetta ja yhteyksiä. Siksi vektorin upotusprosessin on oltava häviötön, mikä on haaste.

Tällä hetkellä VSS-teknologiaa kehitetään ja parannetaan jatkuvasti. Se voi kuitenkin tarjota monia etuja yrityksen tai tuotteen hakukokemukselle.

VSS:n edut

• VSS:n avulla hakujärjestelmät voivat paikantaa samanlaisia ​​kohteita uskomattoman nopeasti erilaisilla tietotyypeillä.
• VSS varmistaa tehokkaan muistinhallinnan, koska se muuntaa kaikki tietoobjektit numeerisiksi upotuksiksi, joita koneet voivat helposti käsitellä.
• VSS voi luokitella objekteja uusissa hakukyselyissä, joita järjestelmä ei ehkä ole kohdannut kuluttajilta.
• VSS on erinomainen tapa käsitellä huonoja ja epätäydellisiä tietoja, koska se voi löytää kontekstuaalisesti samankaltaisia ​​objekteja, vaikka ne eivät täsmää täydellisesti.
• Mikä tärkeintä, se pystyy havaitsemaan ja klusteriin liittyviä objekteja mittakaavassa (muuttuva tietomäärä).

Vektorin samankaltaisuushaun tärkeimmät yrityskäyttötapaukset

Kaupallisessa liiketoiminnassa VSS-tekniikka voi mullistaa monia toimialoja ja sovelluksia. Joitakin näistä käyttötapauksista ovat:

• Kysymyksiin vastaaminen: Vektorin samankaltaisuushaku voi löytää aiheeseen liittyviä kysymyksiä K&A-foorumeilta, jotka ovat lähes identtisiä, mikä mahdollistaa tarkempien ja osuvampien vastausten loppukäyttäjille.
• Semanttinen verkkohaku: Vektorin samankaltaisuushaku voi paikantaa toisiinsa liittyviä asiakirjoja tai verkkosivuja niiden vektoriesitysten "läheisyydestä" riippuen. Sen tavoitteena on lisätä verkkohakutulosten relevanssia.
• Tuotesuositukset: Vektorin samankaltaisuushaku voi tehdä yksilöllisiä tuotesuosituksia kuluttajan selaus- tai hakuhistorian perusteella.
• Parempi terveydenhuollon toimittaminen: Terveydenhuollon tutkijat ja lääkärit käyttävät vektorien samankaltaisuushakua optimoidakseen kliiniset tutkimukset analysoimalla asiaankuuluvan lääketieteellisen tutkimuksen vektoriesityksiä.

Nykyään ei ole enää kannattavaa hallita, analysoida ja etsiä tietoja perinteisillä SQL-pohjaisilla tekniikoilla. Internetin kuluttajat esittävät monimutkaisia ​​kyselyitä verkossa – näennäisesti yksinkertaisia ​​ihmisille mutta uskomattoman monimutkaisia ​​koneiden (hakukoneiden) tulkita. Koneiden pitkäaikainen haaste on tulkita erilaisia ​​tietoja koneen ymmärrettävässä muodossa. 

Vektorien samankaltaisuushaku mahdollistaa hakujärjestelmien ymmärtämisen paremmin kaupallisen tiedon kontekstin.

Haluatko lukea enemmän oivaltavaa tekoälyyn liittyvää sisältöä? Vierailla unite.ai.