Sean Mullaney, Chief Technology Officer di Algolia – Intervista

Sean Mullaney è il Chief Technology Officer di Algolia, una piattaforma di ricerca e scoperta end-to-end alimentata da intelligenza artificiale.

Sean è un ex dirigente di Stripe e Google (GOOGL ) con una formazione nel settore della scalabilità delle organizzazioni di ingegneria, dello sviluppo di strumenti di ricerca e scoperta alimentati da intelligenza artificiale e della crescita di soluzioni API-first a livello globale. In Algolia, sovrintende alla tecnologia dietro il secondo motore di ricerca più grande dopo Google, utilizzato per oltre 1,5 trilioni di ricerche ogni anno. Recentemente, ha guidato il lancio di AlgoliaNeuralSearch – il motore di ricerca vettoriale e per parole chiave più veloce, iperscalabile e conveniente del mondo.

Cosa ti ha inizialmente attirato verso l’informatica?

Quando avevo 10 anni, i miei genitori hanno comprato il nostro primo computer per la casa. La prima cosa che ho voluto fare è stata capire come scrivere un gioco di avventura testuale che stavo copiando da un libro. Qualche anno dopo, ho iniziato a imparare C++, ma progettare e costruire giochi per computer è rimasto una grande passione mia da teenager che iniziava a esplorare l’informatica.

Hai trascorso oltre 7 anni in Google, dove hai aiutato a costruire e guidare team che lavoravano sulla strategia, le operazioni, i big data e il machine learning. Qual è stato il tuo progetto preferito e cosa hai imparato da questa esperienza?

Avevamo capito come utilizzare tutti i big data che avevamo su come gli inserzionisti utilizzavano i nostri prodotti per aiutare i team di vendita. Avevamo sviluppato regole personalizzate (e successivamente reti neurali più complesse) per prevedere quali clienti avremmo dovuto avvicinare con quali prodotti e in quali momenti per massimizzare la probabilità che il tempo di un venditore si traducesse in un aumento dei ricavi. Con oltre 1 milione di inserzionisti su Google, questo strumento ha aiutato notevolmente i team di vendita a trovare l’ago nel pagliaio.

In una recente sintesi di DevBit, hai descritto lo scopo di Algolia come consentire agli utenti di indicizzare il mondo e di mettere il contenuto in movimento. Potresti spiegare cosa significa questa affermazione?

Ultimamente, vogliamo aiutare i nostri clienti a ottenere valore dai loro dati. Internet ha creato un’enorme esplosione di contenuti e prodotti e-commerce e, sebbene questo sviluppo sia sicuramente un importante traguardo, la quantità soverchiante di informazioni disponibili significa che è anche più difficile trovare ciò che si sta cercando come utente. Tuttavia, quando la ricerca e la scoperta sono alimentate da intelligenza artificiale, l’elenco crescente di contenuti può essere intelligentemente accessibile e messo in movimento per aiutare veramente gli utenti, non solo sovraccaricarli.

Nel settembre 2022, Search.io e il suo prodotto di punta NeuralSearch™ sono stati acquisiti da Algolia, puoi discutere cosa sia esattamente questa tecnologia di ricerca?

In poche parole, Algolia NeuralSearch integra la corrispondenza delle parole chiave con l’elaborazione del linguaggio naturale basata su vettori, alimentata da LLM, in un’unica API – una prima assoluta nel settore. La soluzione incorpora la nostra tecnica di Neural Hashing proprietaria e senza precedenti, che rende l’utilizzo dei vettori scalabile e del 90% più conveniente – un problema che altre aziende di intelligenza artificiale, compresa ChatGPT, affrontano. Ciò che è veramente emozionante in questo prodotto innovativo è che rende la ricerca alimentata da intelligenza artificiale scalabile per organizzazioni di livello aziendale.

La nuova tecnologia consente inoltre ai clienti, come i dettaglianti, di comprendere e consegnare contenuti che corrispondono a query normalmente troppo conversazionali per fornire risultati precisi o qualsiasi risultato (considerate a lunga coda). Questi rappresentano il 55% delle ricerche sul sito. In quanto unica soluzione di ricerca alimentata da intelligenza artificiale che applica l’intelligenza artificiale nella comprensione della query, nel recupero e nella classificazione dei risultati, NeuralSearch comprende veramente queste query e trasforma le opportunità mancate in entrate.

Oltre a NeuralSearch, quali sono alcune delle altre metodologie di apprendimento automatico utilizzate?

Abbiamo integrato l’intelligenza artificiale in tre funzioni principali – comprensione della query, recupero della query e classificazione dei risultati. A Algolia, chiamiamo questo il “panino di ricerca alimentata da intelligenza artificiale”:

• Comprensione della query: la comprensione del linguaggio naturale avanzata di Algolia e la ricerca vettoriale alimentata da intelligenza artificiale forniscono la comprensione dell’espressione linguistica naturale libera e la categorizzazione della query alimentata da intelligenza artificiale che prepara e struttura una query per l’analisi. Inoltre, l’apprendimento adattivo basato sul feedback dell’utente affina la comprensione dell’intento.
• Recupero: si recuperano quindi i risultati più pertinenti e li si classifica da più a meno pertinenti. Il processo di recupero unisce i risultati di Neural Hashing in parallelo con le parole chiave utilizzando lo stesso indice per un facile recupero e classificazione. Questo approccio risolve il problema dei “risultati nulli” e migliora notevolmente le posizioni di clic e i tassi di clic. Nessun’altra piattaforma di ricerca e scoperta nello spazio di ricerca e scoperta offre questa potente funzionalità.
• Classificazione: infine, i migliori risultati vengono spinti in alto dalla classificazione di Algolia alimentata da intelligenza artificiale, che tiene conto dei molti segnali associati alla query di ricerca (incluso il punteggio di corrispondenza delle parole chiave esatte, il profilo di personalizzazione contestuale, la popolarità osservata degli elementi, il punteggio di corrispondenza semantica, ecc.) e impara a raggiungere la massima pertinenza.

Inoltre, man mano che l’indice cambia, vengono aggiunti nuovi prodotti, vengono caricati nuovi contenuti o i termini assumono nuovi significati, il prodotto Algolia NeuralSearch alimentato da intelligenza artificiale imparerà e si adatterà automaticamente. Non richiede ulteriore personale o operazioni manuali. Corrisponderà automaticamente alle parole chiave o ai concetti – forse una combinazione di entrambi – a seconda della query o della frase di ricerca. Ciò mette veramente la ricerca in modalità automatica.

Algolia ha recentemente aumentato il suo piano gratuito da 10.000 record a 1 milione di record, qual è stato il pensiero dietro a questa decisione e come ha reagito il mercato?

Abbiamo scelto di evolvere il prezzo e il packaging di Algolia per essere ancora più amichevole per gli sviluppatori con l’introduzione di due nuovi piani orientati agli sviluppatori: un piano “build” gratuito e un piano “Grow” che offre facile scalabilità a prezzi accessibili. Il nuovo piano Build aumenta il numero di record gratuiti che uno sviluppatore può archiviare in Algolia da 10.000 a 1 milione di record. Ciò rappresenta un aumento di 100 volte del numero di record gratuiti che gli sviluppatori possono ora indicizzare in Algolia. Inoltre, Algolia ha ridotto del 50% il costo delle richieste di ricerca nel piano Grow e del 60% il costo dei record.

L’idea dietro il nostro piano “Build” aggiornato è quella di fornire agli sviluppatori l’accesso gratuito all’intero set di funzionalità della piattaforma di ricerca e scoperta alimentata da intelligenza artificiale. Il piano “Grow”, per quando uno sviluppatore è pronto a scalare la propria applicazione, consente agli sviluppatori di avere prezzi basati sull’uso più amichevoli per ambienti di produzione live.

Un punto importante da notare è che qualsiasi designer, creatore o costruttore – sia che si tratti di un ingegnere software casuale o completamente impegnato – può accedere rapidamente e facilmente a tutti gli strumenti, la documentazione, il codice di esempio, il contenuto educativo e le capacità di integrazione multipiattaforma necessarie per iniziare a gestire i propri dati, costruire un front-end di ricerca, configurare l’analisi e altro – tutto gratuitamente. Inoltre, avranno accesso immediato a una comunità di sviluppatori in crescita di oltre 5 milioni di costruttori.

Puoi discutere degli strumenti di personalizzazione della ricerca offerti?

Algolia offre diversi strumenti di personalizzazione della ricerca per le aziende per sfruttare i dati e migliorare le raccomandazioni, compresi diversi tipi di raccomandazioni e modi unici per sfruttare i dati per effettivamente guidare queste raccomandazioni.

Alcuni esempi includono:

• Tendenza: suggerisci altri elementi che stanno guadagnando popolarità e sono correlati alle ricerche che il tuo cliente ha eseguito.
• Basato sui voti: le persone vogliono acquistare prodotti con i voti migliori.
• Personalizzato: in base a ciò che hai acquistato l’ultima volta, storia di navigazione, posizione o altri fattori, ti consigliamo questi altri prodotti.

Questi metodi basati sui dati possono aiutare a migliorare rapidamente i risultati in base a come i clienti interagiscono con i prodotti, in modo che tu sia più probabile raccomandare i prodotti che si convertono meglio.

Hai descritto Algolia come il motore di ricerca ibrido più scalabile del mondo. Come è stata progettata Algolia per scalare in modo così efficiente?

Tutto si riduce al Neural Hashing. Questa soluzione all’avanguardia comprime e accelera notevolmente ogni query. È molto più veloce calcolare la somiglianza hashata rispetto alle somiglianze vettoriali standard e restituisce i risultati in millisecondi.

Il Neural Hashing rappresenta una svolta per l’inserimento della ricerca alimentata da intelligenza artificiale nella produzione per una vasta gamma di casi d’uso. Combinato con l’elaborazione della query alimentata da intelligenza artificiale e la riclassificazione, promette di sbloccare il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale nella ricerca sul sito. Prima della svolta di Algolia, la ricerca basata su vettori era troppo costosa dal punto di vista computazionale per essere eseguita in produzione.

La parte del panino che vorrei concentrarmi di più è la carne: il recupero. Il motivo per cui diciamo di essere l’unico vero motore di ricerca alimentata da intelligenza artificiale end-to-end è che c’è stata una costante battaglia dietro le quinte nel settore della ricerca per aggiungere l’intelligenza artificiale al recupero. Il recupero delle informazioni è un processo incredibilmente complesso e ancora più complesso padroneggiare il recupero alimentato da intelligenza artificiale ad alte prestazioni e conveniente a livello di scala. L’abbiamo padroneggiato con la nostra tecnica di Neural Hashing innovativa. Facendo ciò, abbiamo sostanzialmente vinto la ricerca del Sacro Graal della ricerca alimentata da intelligenza artificiale.

C’è qualcos’altro che vorresti condividere su Algolia?

È un momento emozionante per lavorare ad Algolia e siamo sempre alla ricerca di iniziare conversazioni con persone talentuose e appassionate che vogliono unirsi a noi nel nostro viaggio per costruire la migliore tecnologia di ricerca del mondo. Se questo suona come te, ti invito a controllare le nostre attuali aperture su https://www.algolia.com/careers/.