ベクトル類似検索とは何ですか?またどのように役立つのですか?

最新のデータ検索は複雑な領域です。 ベクトル類似性検索 (VSS) は、コンテキストの深さを持つデータを表し、検索クエリに応じて、より関連性の高い情報を消費者に返します。 簡単な例を見てみましょう。 

「データ サイエンス」や「サイエンス フィクション」などの検索クエリは、両方に共通の単語 (「サイエンス」) が含まれているにもかかわらず、異なる種類のコンテンツを指します。 従来の検索手法では、一般的なフレーズを照合して関連する結果を返しますが、この場合は不正確になります。 ベクトル類似性検索では、実際の検索意図とこれらの検索クエリの意味を考慮して、より正確な応答を返します。

この記事では、ベクトル類似性検索のコンポーネント、課題、利点、使用例など、ベクトル類似性検索のさまざまな側面について説明します。 さぁ、始めよう。

ベクトル類似性検索 (VSS) とは何ですか?

ベクトル類似性検索は、構造化データまたは非構造化データの大規模なコレクションをベクトルまたはエンベディングと呼ばれる数値表現に変換することで、文脈的に類似した情報を検索して取得します。

VSS は、数値、カテゴリ、テキスト、画像、ビデオなどのさまざまなデータ形式を管理できます。 データ コーパス内の各オブジェクトを、関連する形式 (次のセクションで説明します) に対応する高次元ベクトル表現に変換します。 

最も一般的には、VSS は、類似した語句や段落などの比較可能なオブジェクトを見つけたり、膨大な画像検索システムで関連する画像を見つけたりします。 Amazon、eBay、Spotify などの大手消費者企業は、このテクノロジーを使用して、何百万ものユーザーの検索結果を改善しています。つまり、ユーザーが購入、視聴、または聴きたいと思う可能性が最も高い関連コンテンツを提供しています。

ベクトル類似性検索の XNUMX つの主要コンポーネント

ベクトル類似性検索がどのように機能するかを理解する前に、その主要なコンポーネントを見てみましょう。 主に、効果的な VSS 方法論を実装するには、次の XNUMX つの重要なコンポーネントがあります。

1. ベクトル埋め込み: 埋め込みは、さまざまなデータ型を数学的形式、つまり、順序付けられた配列または数値のセットで表します。 彼らは数学的計算を使用してデータ内のパターンを識別します。
2. 距離または類似性メトリクス: これらは、XNUMX つのベクトルがどの程度類似しているか、または密接に関連しているかを計算する数学関数です。
3. 検索アルゴリズム: アルゴリズムは、特定の検索クエリに類似したベクトルを見つけるのに役立ちます。 例えば、 K 最近傍法 KNN アルゴリズムは、特定の入力クエリに最も類似したデータセット内の K ベクトルを決定するために、VSS 対応の検索システムで頻繁に使用されます。

ここで、これらのコンポーネントが検索システムでどのように機能するかについて説明します。

ベクトル類似性検索はどのように機能しますか?

ベクトル類似性検索を実装する最初のステップは、データ コーパス内のオブジェクトをベクトル埋め込みとして表現または記述することです。 次のようなさまざまなベクトル埋め込み方法を使用します。 グローブ, Word2vec, ベルト、オブジェクトをベクトル空間にマッピングします。 

テキスト、オーディオ、ビデオなどのデータ形式ごとに、VSS はさまざまな埋め込みモデルを構築しますが、このプロセスの最終結果は数値配列表現になります。 

次のステップは、これらの数値表現を使用して、類似したオブジェクトをまとめて配置できるインデックスを作成することです。 KNN のようなアルゴリズムは、検索類似性を実装するための基盤として機能します。 ただし、類似した用語のインデックスを作成するために、検索システムは次のような最新のアプローチを使用します。 局所性を考慮したハッシュ (LSH) & 近似最近隣 (ANNOY). 

また、VSS アルゴリズムは、ユークリッド距離、コサイン類似度、Jaccard 類似度などの類似度または距離尺度を計算して、データ コレクション内のすべてのベクトル表現を比較し、ユーザー クエリに応答して類似したコンテンツを返します。

ベクトル類似性検索の主な課題と利点

全体として、目的はデータ オブジェクト間の共通の特性を見つけることです。 ただし、このプロセスにはいくつかの潜在的な課題が存在します。

VSS 実装の主な課題

• ベクトル埋め込み手法と類似性の尺度が異なれば、結果も異なります。 類似性検索システムに適切な構成を選択することが主な課題です。
• 大規模なデータセットの場合、VSS は計算コストが高く、大規模なインデックスを作成するには高性能 GPU が必要です。
• ベクトルの次元が多すぎると、データの本物の構造と接続が正確に表現されない可能性があります。 したがって、ベクトル埋め込みプロセスはロスレスでなければならず、これが課題です。

現在、VSS テクノロジーは継続的に開発と改良が行われています。 ただし、企業や製品の検索エクスペリエンスに多くのメリットをもたらす可能性があります。

VSS の利点

• VSS を使用すると、検索システムはさまざまなデータ型で類似したオブジェクトを驚くほど高速に見つけることができます。
• VSS は、すべてのデータ オブジェクトをマシンが簡単に処理できる数値埋め込みに変換するため、効率的なメモリ管理を保証します。
• VSS は、システムがコンシューマから受け取らなかった可能性のある新しい検索クエリでオブジェクトを分類できます。
• VSS は、完全に一致していなくても、文脈的に類似したオブジェクトを見つけることができるため、貧弱で不完全なデータを処理するための優れた方法です。
• 最も重要なのは、関連するオブジェクトを大規模 (さまざまなデータ量) で検出してクラスタリングできることです。

ベクトル類似性検索の主なビジネスユースケース

商業ビジネスでは、VSS テクノロジーは幅広い業界やアプリケーションに革命を起こすことができます。 これらの使用例には次のようなものがあります。

• 質問への回答: ベクトル類似性検索により、Q&A フォーラム内でほぼ同一の関連質問を見つけることができるため、エンド ユーザーはより正確で適切な回答を得ることができます。
• セマンティック Web 検索: ベクトル類似性検索では、ベクトル表現の「近さ」に応じて、関連するドキュメントまたは Web ページを見つけることができます。 Web 検索結果の関連性を高めることを目的としています。
• 製品の推奨: ベクトル類似性検索では、消費者の閲覧履歴や検索履歴に基づいて、パーソナライズされた製品の推奨を行うことができます。
• より良い医療提供: 医療研究者や医療関係者は、ベクトル類似性検索を利用して、関連する医学研究のベクトル表現を分析することで臨床試験を最適化します。

現在、従来の SQL ベースの技術を使用してデータを管理、分析、検索することはもはや実現できません。 インターネット消費者は Web 上で複雑なクエリを尋ねます。人間にとっては単純に見えますが、機械 (検索エンジン) が解釈するには非常に複雑です。 さまざまな形式のデータを機械が理解できる形式で解読することは、機械にとって長年の課題です。 

ベクトル類似性検索により、検索システムは商業情報のコンテキストをよりよく理解できるようになります。

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