Sean Mullaney, Chief Technology Officer presso Algolia – Serie di interviste

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

Sean è un ex dirigente di Stripe e Google con un background nel ridimensionamento di organizzazioni ingegneristiche, nello sviluppo di strumenti di ricerca e scoperta basati sull'intelligenza artificiale e nella crescita di soluzioni API-first a livello globale. In Algolia, supervisiona la tecnologia alla base del secondo motore di ricerca più grande dopo Google, utilizzato per oltre 1.5 trilioni di ricerche ogni anno. Più di recente, ha guidato il lancio dell'azienda di AlgoliaNeuralSearch, l'API di ricerca di vettori e parole chiave più veloce, iper-scalabile ed economica al mondo.

Cosa ti ha attratto inizialmente verso l'informatica?

Quando avevo 10 anni, i miei genitori comprarono il nostro primo computer in casa. La primissima cosa che volevo fare era capire come scrivere un gioco di avventure testuali che stavo copiando da un libro. Qualche anno dopo, ho iniziato a imparare il C++, ma la progettazione e la realizzazione di giochi per computer è rimasta una mia grande passione da adolescente, quando avevo appena iniziato a esplorare l'informatica.

Hai trascorso più di 7 anni in Google, dove hai contribuito a creare e guidare team che lavorano su strategia, operazioni, big data e machine learning. Qual è stato il tuo progetto preferito e cosa hai imparato da questa esperienza?

Abbiamo capito come utilizzare tutti i big data a nostra disposizione sul modo in cui gli inserzionisti utilizzavano i nostri prodotti per aiutare i team di vendita. Abbiamo scritto regole personalizzate sviluppate (in seguito reti neurali più complesse) per prevedere quali clienti dovremmo avvicinare con quali prodotti e in quali orari per massimizzare la probabilità che il tempo dedicato da un venditore si traduca in un aumento delle entrate. Con oltre 1 milione di inserzionisti su Google, questo strumento ha aiutato in modo significativo i team di vendita a trovare gli aghi nei pagliai.

In un recente riepilogo di DevBit, hai descritto lo scopo di Algolia come quello di consentire agli utenti di indicizzare il mondo e mettere in movimento i contenuti. Potresti spiegare cosa significa questa affermazione?

In definitiva, vogliamo aiutare i nostri clienti a ottenere valore dai loro dati. Internet ha creato un'enorme esplosione di contenuti e prodotti di e-commerce e, sebbene questo sviluppo rappresenti certamente una pietra miliare significativa, l'enorme quantità di informazioni ora disponibili significa che è anche più difficile che mai - e sta diventando sempre più difficile - trovare ciò che stai effettivamente cercando come utente. Tuttavia, quando la ricerca e la scoperta sono alimentate dall’intelligenza artificiale, è possibile accedere in modo intelligente all’elenco crescente di contenuti e metterli in moto per aiutare veramente gli utenti, non solo sopraffarli.

Nel settembre 2022, Search.io e il suo prodotto di punta proprietario NeuralSearch™ sono stati acquisiti da Algolia, puoi parlare di cosa è nello specifico 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 novità assoluta nel settore. La soluzione incorpora la nostra tecnica Neural Hashing proprietaria e unica nel suo genere che rende l'uso dei vettori scalabile e più conveniente del 90% in termini di costi: un problema che altre società di intelligenza artificiale, inclusa ChatGPT, devono affrontare. La cosa davvero entusiasmante di questo prodotto rivoluzionario è che rende la vera ricerca basata sull'intelligenza artificiale scalabile per le organizzazioni di livello aziendale.

La nuova tecnologia consente inoltre ai clienti, come i rivenditori, di comprendere e fornire contenuti che corrispondano a query che normalmente sono troppo colloquiali per fornire risultati accurati o di alcun tipo (considerati a coda lunga). Questi costituiscono il 55% delle ricerche attuali sul sito. Essendo l'unica soluzione di ricerca AI end-to-end che applica l'intelligenza artificiale alla comprensione, al recupero e al posizionamento delle query, NeuralSearch comprende veramente queste query e trasforma le opportunità mancate in entrate.

Al di fuori di Neuralsearch™, quali sono le altre metodologie di machine learning utilizzate?

Abbiamo incorporato l'intelligenza artificiale in tre funzioni principali: comprensione delle query, recupero delle query e classificazione dei risultati. Noi di Algolia lo chiamiamo il sandwich di ricerca AI:

• Comprensione della domanda: La comprensione avanzata del linguaggio naturale (NLU) di Algolia e la ricerca vettoriale basata sull'intelligenza artificiale forniscono la comprensione dell'espressione del linguaggio naturale in forma libera e la categorizzazione delle query basata sull'intelligenza artificiale che prepara e struttura una query per l'analisi. Inoltre, l’apprendimento adattivo basato sul feedback degli utenti perfeziona la comprensione delle intenzioni.
• Recupero: I risultati più rilevanti vengono quindi recuperati e classificati dal più al meno rilevante. Il processo di recupero unisce i risultati del Neural Hashing in parallelo con le parole chiave utilizzando lo stesso indice per un facile recupero e posizionamento. Questo approccio risolve il problema dei "risultati nulli" e migliora significativamente le posizioni dei clic e le percentuali di clic. Nessun'altra piattaforma di ricerca nello spazio di ricerca e scoperta offre questa potente funzionalità.
• Classifica: Infine, i migliori risultati vengono spinti in cima dal riclassifica basato sull'intelligenza artificiale di Algolia, che tiene conto dei numerosi segnali allegati alla query di ricerca (incluso l'esatto punteggio di corrispondenza delle parole chiave, il profilo di personalizzazione contestuale, la popolarità osservata degli articoli , il punteggio di corrispondenza semantica, ecc.) e impara a raggiungere la massima rilevanza.

Inoltre, man mano che l'indice cambia, vengono aggiunti nuovi prodotti, vengono caricati nuovi contenuti o man mano che i termini assumono un nuovo significato, il prodotto Algolia NeuralSearch basato sull'intelligenza artificiale apprenderà e si adatterà automaticamente. Non richiede personale aggiuntivo o operazioni manuali. Abbinerà automaticamente parole chiave o concetti, possibilmente un mix di entrambi, a seconda della query o della frase di ricerca. Questo mette davvero la ricerca sul pilota automatico.

L'Algolia ha recentemente aumentato il suo piano gratuito offrendo da 10000 record a 1 milione di record, qual è stata la mentalità alla base di tutto ciò e come ha reagito il mercato?

Abbiamo scelto appositamente di evolvere i prezzi e il pacchetto di Algolia per renderli ancora più adatti agli 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 convenienti. 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, l'Algolia ha ridotto del 50% il costo delle richieste di ricerca nel suo piano Grow e dei record del 60%.

L'idea alla base del nostro piano tariffario "Build" aggiornato è quella di fornire agli sviluppatori accesso gratuito all'intero set di funzionalità nella sua piattaforma di ricerca e scoperta basata sull'intelligenza artificiale. Il piano "Crescita", per quando uno sviluppatore è pronto a ridimensionare la propria applicazione, offre agli sviluppatori prezzi basati sull'utilizzo più convenienti per gli sviluppatori per le impostazioni di produzione live.

Una nota importante qui è che qualsiasi progettista, creatore o costruttore, sia che si tratti di un ingegnere informatico occasionale o pienamente impegnato, può accedere rapidamente e facilmente a tutti gli strumenti, documentazione, codice di esempio, contenuti formativi e funzionalità di integrazione multipiattaforma necessarie per iniziare a gestire i propri dati, creare un front-end di ricerca, configurare analisi e altro ancora, tutto gratuitamente. Inoltre, avranno accesso immediato a una comunità di sviluppatori in crescita composta da oltre 5 milioni di costruttori.

Potete parlare degli strumenti di personalizzazione della ricerca offerti?

L'Algolia offre diversi strumenti di personalizzazione della ricerca per consentire alle aziende di sfruttare i dati per migliorare meglio le raccomandazioni, inclusi diversi tipi di raccomandazioni e modi unici per sfruttare i dati per promuovere effettivamente queste raccomandazioni.

Alcuni esempi includono:

• Tendenza: Suggerisci altri articoli di tendenza in popolarità e correlati alle ricerche eseguite dal tuo cliente.
• Basato sulle valutazioni: Le persone vogliono acquistare prodotti con le migliori valutazioni.
• personalizzato: In base a ciò che hai acquistato l'ultima volta, alla cronologia di navigazione, alla posizione o ad altri fattori, ti consigliamo questi altri prodotti.

Questi metodi basati sui dati possono aiutare a migliorare e migliorare rapidamente i risultati in base al modo in cui i clienti interagiscono con i prodotti, quindi è più probabile che tu consigli i prodotti che effettivamente convertono meglio.

Hai descritto l'Algolia come il motore di ricerca AI ibrido più scalabile al mondo. In che modo l’Algolia è stata progettata per crescere in modo così efficiente?

Tutto ritorna al Neural Hashing. Questa soluzione all'avanguardia comprime e velocizza notevolmente ogni singola query. È molto più veloce calcolare la somiglianza con hash rispetto alle somiglianze vettoriali standard e restituisce risultati in millisecondi.

Il Neural Hashing rappresenta una svolta per mettere in produzione il recupero dell’intelligenza artificiale per un’enorme varietà di casi d’uso. In combinazione con l’elaborazione e il riclassificazione delle query basate sull’intelligenza artificiale, promette di liberare tutta la potenza della ricerca in loco basata sull’intelligenza artificiale. Prima della svolta proprietaria di Algolia, la ricerca basata su vettori era troppo costosa dal punto di vista computazionale per essere eseguita in produzione.

La parte del panino su cui vorrei concentrarmi maggiormente è la carne: il recupero. Il motivo per cui affermiamo di essere l'unico vero motore di ricerca AI end-to-end è perché c'è stata una battaglia costante dietro le quinte nel settore della ricerca per aggiungere l'intelligenza artificiale al recupero. Il recupero delle informazioni è un processo incredibilmente complesso ed è ancora più complesso padroneggiare il recupero dell'intelligenza artificiale ad alte prestazioni ed economicamente vantaggioso su larga scala. Lo abbiamo padroneggiato con la nostra innovativa tecnica Neural Hashing. In tal modo, abbiamo sostanzialmente vinto la ricerca del Santo Graal della ricerca AI.

C'è qualcos'altro che vorresti condividere sull'Algolia?

È un momento entusiasmante per lavorare in Algolia e cerchiamo sempre di avviare conversazioni con persone talentuose e appassionate che desiderano unirsi a noi nel nostro viaggio per costruire la migliore tecnologia di ricerca al mondo. Se questo è il tuo caso, ti invito a dare un'occhiata alle nostre attuali posizioni aperte su https://www.algolia.com/careers/.