शॉन मुलैनी, अल्गोलिया में मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी - साक्षात्कार श्रृंखला

शॉन मुलैनी मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी हैं Algolia, एक एंड-टू-एंड, एआई-संचालित खोज और खोज मंच।

सीन एक पूर्व स्ट्राइप और Google कार्यकारी हैं, जिनकी पृष्ठभूमि इंजीनियरिंग संगठनों को बढ़ाने, एआई-संचालित सर्च और डिस्कवरी टूल विकसित करने और वैश्विक स्तर पर एपीआई-प्रथम समाधान विकसित करने की है। अल्गोलिया में, वह Google के बाद दूसरे सबसे बड़े खोज इंजन के पीछे की तकनीक की देखरेख कर रहे हैं जिसका उपयोग हर साल 1.5 ट्रिलियन से अधिक खोजों के लिए किया जा रहा है। हाल ही में, उन्होंने कंपनी के अल्गोलियान्यूरलसर्च के लॉन्च का नेतृत्व किया - जो दुनिया का सबसे तेज़, हाइपर-स्केलेबल और लागत प्रभावी वेक्टर और कीवर्ड खोज एपीआई है।

सबसे पहले आपको कंप्यूटर विज्ञान की ओर किस चीज़ ने आकर्षित किया?

जब मैं 10 साल का था, मेरे माता-पिता ने घर में पहला कंप्यूटर खरीदा। सबसे पहली चीज़ जो मैं करना चाहता था वह यह पता लगाना था कि एक टेक्स्ट एडवेंचर गेम कैसे लिखा जाए जिसे मैं एक किताब से कॉपी कर रहा था। कुछ साल बाद, मैंने C++ सीखना शुरू कर दिया, लेकिन कंप्यूटर विज्ञान की खोज शुरू करने वाले एक किशोर के रूप में कंप्यूटर गेम डिजाइन करना और बनाना मेरा वास्तव में एक बड़ा जुनून बना रहा।

आपने Google में 7 साल से अधिक समय बिताया, जहां आपने रणनीति, संचालन, बड़े डेटा और मशीन लर्निंग पर काम करने वाली टीमों को बनाने और नेतृत्व करने में मदद की। आपका पसंदीदा प्रोजेक्ट कौन सा था और आपने इस अनुभव से क्या सीखा?

हमने यह पता लगाया कि हमारे पास मौजूद सभी बड़े डेटा का उपयोग कैसे किया जाए कि विज्ञापनदाताओं ने बिक्री टीमों की मदद के लिए हमारे उत्पादों का उपयोग कैसे किया। हमने यह अनुमान लगाने के लिए विकसित कस्टम नियम (बाद में अधिक जटिल तंत्रिका नेटवर्क) लिखे कि हमें किन ग्राहकों से किस समय किस उत्पाद के साथ संपर्क करना चाहिए ताकि विक्रेता के समय की संभावना को अधिकतम किया जा सके जिसके परिणामस्वरूप राजस्व में वृद्धि होगी। Google पर 1 मिलियन से अधिक विज्ञापनदाताओं के साथ, इस टूल ने बिक्री टीमों को भूसे के ढेर में सुइयां ढूंढने में काफी मदद की।

हाल ही में DevBit रैप अप में, आपने अल्गोलिया का उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को दुनिया को अनुक्रमित करने और सामग्री को गति में लाने में सक्षम बनाना बताया। क्या आप विस्तार से बता सकते हैं कि इस कथन का क्या अर्थ है?

अंततः, हम अपने ग्राहकों को उनके डेटा का मूल्य प्राप्त करने में मदद करना चाहते हैं। इंटरनेट ने सामग्री और ई-कॉमर्स उत्पादों का इतना बड़ा विस्फोट किया है और, जबकि यह विकास निश्चित रूप से एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, अब उपलब्ध जानकारी की भारी मात्रा का मतलब है कि इसे ढूंढना पहले से कहीं अधिक कठिन है - और तेजी से कठिन होता जा रहा है। आप वास्तव में एक उपयोगकर्ता के रूप में खोज रहे हैं। हालाँकि, जब खोज और खोज एआई द्वारा संचालित होती है, तो सामग्री की बढ़ती सूची को बुद्धिमानी से एक्सेस किया जा सकता है और उपयोगकर्ताओं को वास्तव में मदद करने के लिए गति में रखा जा सकता है, न कि केवल उन्हें अभिभूत करने के लिए।

सितंबर 2022 में, Search.io और इसके स्वामित्व वाले प्रमुख उत्पाद NeuralSearch™ को अल्गोलिया द्वारा अधिग्रहित किया गया था, क्या आप चर्चा कर सकते हैं कि यह खोज तकनीक विशेष रूप से क्या है?

संक्षेप में, अल्गोलिया न्यूरलसर्च कीवर्ड मिलान को वेक्टर-आधारित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ एकीकृत करता है, जो एलएलएम द्वारा संचालित है, एक एकल एपीआई में - उद्योग में पहली बार। समाधान में हमारी मालिकाना और अपनी तरह की पहली न्यूरल हैशिंग तकनीक शामिल है जो वैक्टर के उपयोग को स्केलेबल बनाती है और उपयोग करने के लिए 90% अधिक लागत प्रभावी बनाती है - चैटजीपीटी सहित अन्य एआई कंपनियों को एक समस्या का सामना करना पड़ता है। इस सफल उत्पाद के बारे में वास्तव में रोमांचक बात यह है कि यह एंटरप्राइज़-ग्रेड संगठनों के लिए वास्तविक एआई खोज को स्केलेबल बनाता है।

नई तकनीक खुदरा विक्रेताओं जैसे ग्राहकों को उन प्रश्नों से मेल खाने वाली सामग्री को समझने और वितरित करने की अनुमति देती है जो आम तौर पर सटीक या कोई परिणाम (लंबी पूंछ मानी जाने वाली) देने के लिए बहुत अधिक बातचीत योग्य होती है। ये वर्तमान साइट खोजों का 55% बनाते हैं। एकमात्र एंड-टू-एंड एआई खोज समाधान के रूप में, जो एआई को क्वेरी समझ, पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग में लागू करता है, न्यूरलसर्च वास्तव में इन प्रश्नों को समझता है और छूटे हुए अवसरों को राजस्व में बदल देता है।

न्यूरलसर्च™ के अलावा, कुछ अन्य मशीन लर्निंग पद्धतियाँ क्या हैं जिनका उपयोग किया जाता है?

हमने एआई को तीन प्राथमिक कार्यों-क्वेरी समझ, क्वेरी पुनर्प्राप्ति और परिणामों की रैंकिंग में शामिल किया है। अल्गोलिया में हम इसे एआई खोज सैंडविच कहते हैं:

• क्वेरी समझ: अल्गोलिया की उन्नत प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) और एआई-संचालित वेक्टर खोज मुक्त रूप में प्राकृतिक भाषा अभिव्यक्ति समझ और एआई-संचालित क्वेरी वर्गीकरण प्रदान करती है जो विश्लेषण के लिए एक क्वेरी तैयार और संरचना करती है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता के फीडबैक पर आधारित अनुकूली शिक्षण, इरादे की समझ को बेहतर बनाता है।
• पुनर्प्राप्ति: फिर सबसे अधिक प्रासंगिक परिणामों को पुनः प्राप्त किया जाता है और सबसे अधिक से कम से कम प्रासंगिक तक रैंक किया जाता है। पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया आसान पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग के लिए समान इंडेक्स का उपयोग करके कीवर्ड के समानांतर न्यूरल हैशिंग परिणामों को मर्ज करती है। यह दृष्टिकोण 'शून्य परिणाम' समस्या को हल करता है और क्लिक स्थिति और क्लिक-थ्रू दरों में उल्लेखनीय सुधार करता है। खोज और खोज के क्षेत्र में कोई अन्य खोज प्लेटफ़ॉर्म यह शक्तिशाली क्षमता प्रदान नहीं करता है।
• रैंकिंग: अंत में, सर्वोत्तम परिणामों को अल्गोलिया की एआई-संचालित री-रैंकिंग द्वारा शीर्ष पर धकेल दिया जाता है, जो खोज क्वेरी से जुड़े कई संकेतों को ध्यान में रखता है, (सटीक कीवर्ड मिलान स्कोर, प्रासंगिक वैयक्तिकरण प्रोफ़ाइल, वस्तुओं की देखी गई लोकप्रियता सहित) , सिमेंटिक मिलान स्कोर, आदि) और अधिकतम प्रासंगिकता तक पहुंचना सीखता है।

इसके अतिरिक्त, जैसे-जैसे सूचकांक बदलता है, नए उत्पाद जोड़े जाते हैं, नई सामग्री अपलोड की जाती है, या जैसे-जैसे शब्द नए अर्थ लेते हैं, एआई-संचालित अल्गोलिया न्यूरलसर्च उत्पाद स्वचालित रूप से सीखेगा और समायोजित होगा। इसमें किसी अतिरिक्त संख्या या मैन्युअल संचालन की आवश्यकता नहीं है। यह क्वेरी या खोज वाक्यांश के आधार पर स्वचालित रूप से कीवर्ड या अवधारणाओं से मेल खाएगा - संभवतः दोनों का मिश्रण। यह वास्तव में खोज को ऑटोपायलट पर डाल देता है।

अल्गोलिया ने हाल ही में अपनी मुफ्त योजना को 10000 रिकॉर्ड की पेशकश से बढ़ाकर 1 मिलियन रिकॉर्ड तक बढ़ा दिया है, इसके पीछे क्या मानसिकता थी और बाजार ने इस पर क्या प्रतिक्रिया दी है?

हमने विशेष रूप से दो नई डेवलपर-उन्मुख योजनाओं की शुरूआत के साथ अल्गोलिया के मूल्य निर्धारण और पैकेजिंग को और भी अधिक डेवलपर-अनुकूल बनाने के लिए चुना है: एक "बिल्ड" योजना जो मुफ़्त है और एक "ग्रो" योजना जो सस्ती कीमतों पर आसान स्केलेबिलिटी प्रदान करती है। नई बिल्ड योजना एक डेवलपर द्वारा अल्गोलिया में संग्रहीत किए जा सकने वाले निःशुल्क रिकॉर्ड की संख्या को 10,000 से बढ़ाकर अब 1 मिलियन रिकॉर्ड कर देती है। यह अल्गोलिया में अब डेवलपर्स द्वारा अनुक्रमित किए जा सकने वाले मुफ्त रिकॉर्ड की संख्या में 100 गुना वृद्धि दर्शाता है। इसके अतिरिक्त, अल्गोलिया ने अपने ग्रो प्लान में खोज अनुरोधों की लागत में 50% और रिकॉर्ड में 60% की कटौती की।

हमारी अद्यतन "बिल्ड" मूल्य निर्धारण योजना के पीछे का विचार डेवलपर्स को इसके एआई-संचालित सर्च और डिस्कवरी प्लेटफॉर्म में क्षमताओं के पूरे सेट तक मुफ्त पहुंच प्रदान करना है। "ग्रो" योजना, जब कोई डेवलपर अपने एप्लिकेशन को स्केल करने के लिए तैयार होता है, तो डेवलपर्स को लाइव उत्पादन सेटिंग्स के लिए अधिक डेवलपर-अनुकूल उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण में सक्षम बनाता है।

यहां एक महत्वपूर्ण नोट यह है कि कोई भी डिजाइनर, निर्माता, या बिल्डर - चाहे वे एक आकस्मिक या पूरी तरह से प्रतिबद्ध सॉफ्टवेयर इंजीनियर हों - सभी उपकरणों, दस्तावेज़ीकरण, नमूना कोड, शैक्षिक सामग्री और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म एकीकरण क्षमताओं तक जल्दी और आसानी से पहुंच सकते हैं। उनके डेटा को प्रबंधित करना, एक खोज फ्रंट-एंड बनाना, एनालिटिक्स कॉन्फ़िगर करना और बहुत कुछ शुरू करें - सब कुछ मुफ़्त में। इसके अलावा, उन्हें 5 मिलियन से अधिक बिल्डरों के बढ़ते डेवलपर समुदाय तक तत्काल पहुंच प्राप्त होगी।

क्या आप प्रस्तावित खोज वैयक्तिकरण टूल पर चर्चा कर सकते हैं?

अल्गोलिया कंपनियों को अनुशंसाओं को बेहतर बनाने के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए कई खोज वैयक्तिकरण उपकरण प्रदान करता है, जिसमें विभिन्न प्रकार की अनुशंसाएं और वास्तव में इन अनुशंसाओं को चलाने के लिए डेटा का लाभ उठाने के अनूठे तरीके शामिल हैं।

कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:

• रुझान: अन्य आइटम सुझाएं जो लोकप्रियता में चलन में हैं और आपके ग्राहक द्वारा की गई खोजों से संबंधित हैं।
• रेटिंग-आधारित: लोग सर्वोत्तम रेटिंग वाले उत्पाद खरीदना चाहते हैं।
• निजीकृत: पिछली बार आपने जो खरीदा था, ब्राउज़िंग इतिहास, स्थान या अन्य कारकों के आधार पर, हम इन अन्य उत्पादों की अनुशंसा करते हैं।

ये डेटा-संचालित विधियां ग्राहकों के उत्पादों के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके के आधार पर परिणामों को तेज़ी से बढ़ाने और सुधारने में मदद कर सकती हैं, इसलिए आप उन उत्पादों की अनुशंसा करने की अधिक संभावना रखते हैं जो वास्तव में सर्वोत्तम रूपांतरित करते हैं।

आपने अल्गोलिया को दुनिया का सबसे स्केलेबल हाइब्रिड एआई सर्च इंजन बताया है। अल्गोलिया को इतनी कुशलता से स्केल करने के लिए कैसे डिज़ाइन किया गया है?

यह सब न्यूरल हैशिंग पर वापस आता है। यह अत्याधुनिक समाधान प्रत्येक क्वेरी को संपीड़ित और नाटकीय रूप से गति देता है। मानक वेक्टर समानताओं की तुलना में हैशेड समानता की गणना करना बहुत तेज़ है और परिणाम मिलीसेकंड में लौटाता है।

न्यूरल हैशिंग विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों के लिए एआई पुनर्प्राप्ति को उत्पादन में डालने के लिए एक सफलता का प्रतिनिधित्व करता है। एआई-संचालित क्वेरी प्रोसेसिंग और री-रैंकिंग के साथ, यह एआई ऑन-साइट खोज की पूरी शक्ति को उजागर करने का वादा करता है। अल्गोलिया की मालिकाना सफलता से पहले, वेक्टर-आधारित खोज उत्पादन में चलाने के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से बहुत महंगी रही है।

सैंडविच का वह हिस्सा जिस पर मैं सबसे अधिक ध्यान केंद्रित करना चाहूंगा वह है मांस: पुनर्प्राप्ति। हम कहते हैं कि हम एकमात्र सच्चे एंड-टू-एंड एआई सर्च इंजन हैं, इसका कारण यह है कि पुनर्प्राप्ति में एआई को जोड़ने के लिए खोज उद्योग में पर्दे के पीछे लगातार लड़ाई चल रही है। सूचना पुनर्प्राप्ति एक अविश्वसनीय रूप से जटिल प्रक्रिया है, और बड़े पैमाने पर उच्च-प्रदर्शन, लागत प्रभावी एआई पुनर्प्राप्ति में महारत हासिल करना और भी अधिक जटिल है। हमने अपनी सफल न्यूरल हैशिंग तकनीक से इसमें महारत हासिल की। ऐसा करने पर, हमने अनिवार्य रूप से एआई सर्च की होली ग्रेल की खोज जीत ली।

क्या कुछ और है जो आप अल्गोलिया के बारे में साझा करना चाहेंगे?

यह अल्गोलिया में काम करने का एक रोमांचक समय है, और हम हमेशा प्रतिभाशाली, भावुक लोगों के साथ बातचीत शुरू करना चाहते हैं जो दुनिया की सर्वश्रेष्ठ खोज तकनीक बनाने की हमारी यात्रा में हमारे साथ शामिल होना चाहते हैं। यदि यह आपकी तरह लगता है, तो मैं आपको हमारी वर्तमान रिक्तियों को देखने के लिए आमंत्रित करूंगा https://www.algolia.com/careers/.