מהו חיפוש דמיון וקטור וכיצד הוא שימושי?

חיפוש נתונים מודרני הוא תחום מורכב. חיפוש דמיון וקטור, או VSS, מייצג נתונים עם עומק הקשר ומחזיר מידע רלוונטי יותר לצרכנים בתגובה לשאילתת חיפוש. ניקח דוגמה פשוטה. 

שאילתות חיפוש כמו "מדע נתונים" ו"מדע בדיוני" מתייחסות לסוגים שונים של תוכן למרות שלשתיהן יש מילה משותפת ("מדע"). טכניקת חיפוש מסורתית תתאים לביטויים נפוצים כדי להחזיר תוצאות רלוונטיות, מה שלא יהיה מדויק במקרה זה. חיפוש דמיון וקטור ישקול את כוונת החיפוש בפועל ואת המשמעות של שאילתות חיפוש אלו כדי להחזיר תגובה מדויקת יותר.

מאמר זה ידון בהיבטים שונים של חיפוש דמיון וקטור, כגון מרכיביו, אתגרים, יתרונות ומקרי שימוש. בואו נתחיל.

מהו חיפוש דמיון וקטור (VSS)?

חיפוש דמיון וקטור מוצא ומחזיר מידע דומה מבחינה הקשר מאוספים גדולים של נתונים מובנים או לא מובנים על ידי הפיכתו לייצוגים מספריים הידועים כווקטורים או הטבעות.

VSS יכול לנהל מגוון פורמטים של נתונים, כולל מספרי, קטגורי, טקסטואלי, תמונה ווידאו. הוא ממיר כל אובייקט בקורפוס נתונים לייצוג וקטור ממדי גבוה התואם לפורמט הרלוונטי שלו (נדון בסעיף הבא). 

לרוב, VSS מאתר אובייקטים דומים, כגון ביטויים או פסקאות דומות, או מוצא תמונות קשורות במערכות אחזור תמונות עצומות. חברות צרכנות גדולות כמו אמזון, איביי וספוטיפיי משתמשות בטכנולוגיה זו כדי לשפר תוצאות חיפוש עבור מיליוני משתמשים, כלומר להגיש תוכן רלוונטי שסביר להניח שמשתמשים ירצו לקנות, לצפות או להאזין לו.

שלושה מרכיבים עיקריים של חיפוש דמיון וקטור

לפני שנבין כיצד פועל חיפוש דמיון וקטור, בואו נסתכל על המרכיבים העיקריים שלו. בעיקר, ישנם שלושה מרכיבים חיוניים ליישום מתודולוגיית VSS יעילה:

1. הטבעות וקטוריות: הטבעות מייצגות סוגי נתונים שונים בפורמט מתמטי, כלומר מערך מסודר או קבוצה של מספרים. הם מזהים תבניות בנתונים באמצעות חישובים מתמטיים.
2. מדדי מרחק או דמיון: אלו הן פונקציות מתמטיות שמחשבות עד כמה שני וקטורים דומים או קשורים זה לזה.
3. אלגוריתמי חיפוש: אלגוריתמים עוזרים למצוא וקטורים דומים לשאילתת חיפוש נתונה. לדוגמה, השכנים הקרובים ביותר או אלגוריתם KNN משמש לעתים קרובות במערכות חיפוש התומכות ב-VSS כדי לקבוע K וקטורים במערך נתונים הדומים ביותר לשאילתת קלט נתונה.

כעת, בואו נדון כיצד רכיבים אלה פועלים במערכת חיפוש.

כיצד פועל חיפוש דמיון וקטור?

השלב הראשון ביישום חיפוש דמיון וקטור הוא ייצוג או תיאור של אובייקטים בקורפוס הנתונים כהטמעות וקטוריות. הוא משתמש בשיטות הטמעה וקטוריות שונות, כגון כְּפָפָה, Word2vec, ו ברט, כדי למפות אובייקטים למרחב הווקטורי. 

עבור כל פורמט נתונים, כמו טקסט, אודיו ווידאו, VSS בונה דגמי הטמעה שונים, אך התוצאה הסופית של תהליך זה היא ייצוג מערך מספרי. 

השלב הבא הוא ליצור אינדקס שיכול לסדר אובייקטים דומים יחד באמצעות ייצוגים מספריים אלה. אלגוריתם כמו KNN משמש כבסיס ליישום דמיון חיפוש. עם זאת, כדי לאינדקס מונחים דומים, מערכות החיפוש משתמשות בגישות מודרניות, כגון גיבוב רגיש ליישובים (LSH) ו השכן הקרוב ביותר (ANNOY). 

כמו כן, אלגוריתמי VSS מחשבים דמיון או מדד מרחק, כגון מרחק אוקלידי, דמיון קוסינוס או דמיון Jaccard, כדי להשוות את כל הייצוגים הווקטוריים באיסוף הנתונים ולהחזיר תוכן דומה בתגובה לשאילתת משתמש.

אתגרים ויתרונות מרכזיים של חיפוש דמיון וקטור

בסך הכל, המטרה היא למצוא מאפיינים משותפים בין אובייקטי נתונים. עם זאת, תהליך זה מציג מספר אתגרים פוטנציאליים.

האתגרים העיקריים של יישום VSS

• טכניקות שונות של הטבעה וקטורית ומדדי דמיון מציגים תוצאות שונות. בחירת התצורות המתאימות למערכות חיפוש דמיון היא האתגר העיקרי.
• עבור מערכי נתונים גדולים, VSS יקר מבחינה חישובית וזקוק למעבדי GPU בעלי ביצועים גבוהים כדי ליצור אינדקסים בקנה מידה גדול.
• וקטורים עם מימדים רבים מדי עשויים שלא לייצג במדויק את המבנה והקשרים האותנטיים של הנתונים. לפיכך, תהליך ההטמעה הווקטורית חייב להיות נטול אובדן, וזה אתגר.

נכון לעכשיו, טכנולוגיית VSS נמצאת בפיתוח ושיפור מתמשכים. עם זאת, זה עדיין יכול לספק יתרונות רבים לחוויית החיפוש של חברה או מוצר.

היתרונות של VSS

• VSS מאפשר למערכות חיפוש לאתר אובייקטים דומים במהירות להפליא בסוגי נתונים מגוונים.
• VSS מבטיח ניהול זיכרון יעיל מכיוון שהוא ממיר את כל אובייקטי הנתונים להטמעות מספריות שמכונות יכולות לעבד בקלות.
• VSS יכול לסווג אובייקטים בשאילתות חיפוש חדשות שהמערכת אולי לא נתקלה בהן מהצרכנים.
• VSS היא שיטה מצוינת להתמודדות עם נתונים גרועים ולא שלמים מכיוון שהיא יכולה למצוא אובייקטים דומים מבחינה הקשרית גם אם הם לא מתאימים באופן מושלם.
• והכי חשוב, הוא יכול לזהות ולרכז אובייקטים קשורים בקנה מידה (נפחי נתונים משתנים).

מקרי שימוש עסקיים עיקריים של חיפוש דמיון וקטור

בעסקים מסחריים, טכנולוגיית VSS יכולה לחולל מהפכה במגוון רחב של תעשיות ויישומים. חלק ממקרי השימוש הללו כוללים:

• תשובות לשאלות: חיפוש הדמיון הווקטורי יכול לאתר שאלות קשורות בפורומים של שאלות ותשובות שהן כמעט זהות, מה שמאפשר תשובות מדויקות ורלוונטיות יותר למשתמשי הקצה.
• חיפוש אינטרנט סמנטי: חיפוש דמיון וקטור יכול לאתר מסמכים או דפי אינטרנט קשורים בהתאם ל"קרבה" של הייצוגים הווקטוריים שלהם. מטרתו היא להגביר את הרלוונטיות של תוצאות החיפוש באינטרנט.
• המלצות למוצרים: חיפוש דמיון וקטור יכול לקבל המלצות מוצר מותאמות אישית על סמך היסטוריית הגלישה או החיפוש של הצרכן.
• אספקה ​​טובה יותר של שירותי בריאות: חוקרים ומתרגלים בתחום הבריאות משתמשים בחיפוש דמיון וקטור כדי לייעל ניסויים קליניים על ידי ניתוח ייצוגים וקטוריים של מחקר רפואי רלוונטי.

כיום, לא ניתן עוד לנהל, לנתח ולחפש נתונים באמצעות טכניקות מבוססות SQL קונבנציונליות. צרכני אינטרנט שואלים שאילתות מורכבות באינטרנט - לכאורה פשוטות לבני אדם אך מורכבות להפליא למכונות (מנועי חיפוש) לפרש. זהו אתגר רב שנים עבור מכונות לפענח צורות שונות של נתונים בפורמט מובן למכונה. 

חיפוש דמיון וקטור מאפשר למערכות החיפוש להבין טוב יותר את ההקשר של מידע מסחרי.

רוצה לקרוא עוד תוכן הקשור ל-AI? לְבַקֵר unite.ai.