Kas ir vektoru līdzības meklēšana un kā tā ir noderīga?

Mūsdienu datu meklēšana ir sarežģīta joma. Vektoru līdzības meklēšana jeb VSS atspoguļo datus ar kontekstuālu dziļumu un atgriež patērētājiem atbilstošāku informāciju, atbildot uz meklēšanas vaicājumu. Ņemsim vienkāršu piemēru. 

Meklēšanas vaicājumi, piemēram, “datu zinātne” un “zinātniskā fantastika”, attiecas uz dažāda veida saturu, lai gan abiem ir kopīgs vārds (“zinātne”). Tradicionālā meklēšanas metode atbilstu izplatītajām frāzēm, lai atgrieztu atbilstošus rezultātus, kas šajā gadījumā būtu neprecīzi. Vektoru līdzības meklēšanā tiktu ņemts vērā šo meklēšanas vaicājumu faktiskais meklēšanas nolūks un nozīme, lai sniegtu precīzāku atbildi.

Šajā rakstā tiks apspriesti dažādi vektoru līdzības meklēšanas aspekti, piemēram, tās komponenti, izaicinājumi, priekšrocības un lietošanas gadījumi. Sāksim.

Kas ir vektoru līdzības meklēšana (VSS)?

Vektoru līdzības meklēšana atrod un izgūst kontekstuāli līdzīgu informāciju no lielām strukturētu vai nestrukturētu datu kolekcijām, pārveidojot to skaitliskos attēlojumos, kas pazīstami kā vektori vai ieguljumi.

VSS var pārvaldīt dažādus datu formātus, tostarp skaitliskos, kategoriskos, teksta, attēlu un video. Tas pārvērš katru objektu datu korpusā augstas dimensijas vektora attēlojumā, kas atbilst tā attiecīgajam formātam (apskatīts nākamajā sadaļā). 

Visbiežāk VSS atrod salīdzināmus objektus, piemēram, līdzīgas frāzes vai rindkopas, vai atrod saistītus attēlus plašās attēlu izguves sistēmās. Lielie patērētāju uzņēmumi, piemēram, Amazon, eBay un Spotify, izmanto šo tehnoloģiju, lai uzlabotu meklēšanas rezultātus miljoniem lietotāju, ti, apkalpotu atbilstošu saturu, ko lietotāji, visticamāk, vēlētos iegādāties, skatīties vai klausīties.

Trīs galvenās vektoru līdzības meklēšanas sastāvdaļas

Pirms mēs saprotam, kā darbojas vektoru līdzības meklēšana, apskatīsim tās galvenās sastāvdaļas. Pirmkārt, efektīvas VSS metodoloģijas ieviešanai ir trīs būtiski komponenti:

1. Vektoru iegulšana: iegulšana attēlo dažādus datu tipus matemātiskā formātā, ti, sakārtotu masīvu vai skaitļu kopu. Viņi identificē datu modeļus, izmantojot matemātiskos aprēķinus.
2. Attāluma vai līdzības metrika: tās ir matemātiskas funkcijas, kas aprēķina, cik līdzīgi vai cieši saistīti ir divi vektori.
3. Meklēšanas algoritmi: algoritmi palīdz atrast konkrētam meklēšanas vaicājumam līdzīgus vektorus. Piemēram, K-Tuvākie kaimiņi vai KNN algoritmu bieži izmanto VSS iespējotās meklēšanas sistēmās, lai noteiktu K vektorus datu kopā, kas ir vislīdzīgākie konkrētajam ievades vaicājumam.

Tagad apspriedīsim, kā šie komponenti darbojas meklēšanas sistēmā.

Kā darbojas vektoru līdzības meklēšana?

Pirmais solis vektoru līdzības meklēšanas ieviešanā ir objektu attēlošana vai aprakstīšana datu korpusā kā vektoru iegulšana. Tas izmanto dažādas vektoru iegulšanas metodes, piemēram, Cimds, Word2vec, un BERT, lai kartētu objektus vektoru telpā. 

Katram datu formātam, piemēram, tekstam, audio un video, VSS veido dažādus iegulšanas modeļus, taču šī procesa gala rezultāts ir skaitliskā masīva attēlojums. 

Nākamais solis ir izveidot indeksu, kas var sakārtot līdzīgus objektus kopā, izmantojot šos skaitliskos attēlojumus. Tāds algoritms kā KNN kalpo par pamatu meklēšanas līdzības ieviešanai. Tomēr līdzīgu terminu indeksēšanai meklēšanas sistēmas izmanto modernas pieejas, piemēram, Vietas jutīga jaukšana (LSH) un Aptuvenais tuvākais kaimiņš (ANNOY). 

Tāpat VSS algoritmi aprēķina līdzību vai attāluma mēru, piemēram, Eiklīda attālumu, kosinusa līdzību vai Žakarda līdzību, lai salīdzinātu visus vektoru attēlojumus datu apkopojumā un atgrieztu līdzīgu saturu, atbildot uz lietotāja vaicājumu.

Galvenās vektoru līdzības meklēšanas problēmas un priekšrocības

Kopumā mērķis ir atrast kopīgus raksturlielumus starp datu objektiem. Tomēr šis process rada vairākas iespējamās problēmas.

Galvenās VSS ieviešanas problēmas

• Dažādas vektoru iegulšanas metodes un līdzības pasākumi sniedz atšķirīgus rezultātus. Atbilstošu konfigurāciju izvēle līdzības meklēšanas sistēmām ir galvenais izaicinājums.
• Lielām datu kopām VSS ir skaitļošanas ziņā dārga, un, lai izveidotu liela mēroga indeksus, ir nepieciešami augstas veiktspējas GPU.
• Vektori ar pārāk daudzām dimensijām var precīzi neatspoguļot datu autentisko struktūru un savienojumus. Tādējādi vektoru iegulšanas procesam ir jābūt bez zudumiem, kas ir izaicinājums.

Šobrīd VSS tehnoloģija tiek nepārtraukti pilnveidota un pilnveidota. Tomēr tas joprojām var sniegt daudzas priekšrocības uzņēmuma vai produkta meklēšanas pieredzei.

VSS priekšrocības

• VSS ļauj meklēšanas sistēmām neticami ātri atrast līdzīgus objektus, izmantojot dažādus datu tipus.
• VSS nodrošina efektīvu atmiņas pārvaldību, jo pārvērš visus datu objektus skaitļu iegulumos, ko mašīnas var viegli apstrādāt.
• VSS var klasificēt objektus jaunos meklēšanas vaicājumos, ar kuriem sistēma, iespējams, nav saskārusies no patērētājiem.
• VSS ir lieliska metode, kā rīkoties ar sliktiem un nepilnīgiem datiem, jo ​​tā var atrast kontekstuāli līdzīgus objektus, pat ja tie nav ideāli piemēroti.
• Vissvarīgākais ir tas, ka tā var atklāt un grupēt saistītos objektus mērogā (mainīgi datu apjomi).

Galvenie vektoru līdzības meklēšanas biznesa lietojuma gadījumi

Komerciālajā biznesā VSS tehnoloģija var mainīt plašu nozaru un lietojumu klāstu. Daži no šiem lietošanas gadījumiem ietver:

• Atbildes uz jautājumiem: vektoru līdzības meklēšana jautājumu un atbilžu forumos var atrast saistītus jautājumus, kas ir gandrīz identiski, ļaujot galalietotājiem sniegt precīzākas un atbilstošākas atbildes.
• Semantiskā meklēšana tīmeklī: vektoru līdzības meklēšana var atrast saistītos dokumentus vai tīmekļa lapas atkarībā no to vektora attēlojuma “tuvuma”. Tā mērķis ir palielināt tīmekļa meklēšanas rezultātu atbilstību.
• Produktu ieteikumi: vektoru līdzības meklēšana var sniegt personalizētus produktu ieteikumus, pamatojoties uz patērētāja pārlūkošanas vai meklēšanas vēsturi.
• Labāka veselības aprūpes sniegšana: veselības aprūpes pētnieki un praktiķi izmanto vektoru līdzības meklēšanu, lai optimizētu klīniskos pētījumus, analizējot attiecīgo medicīnisko pētījumu vektora attēlus.

Mūsdienās vairs nav iespējams pārvaldīt, analizēt un meklēt datus, izmantojot parastās uz SQL balstītas metodes. Interneta patērētāji tīmeklī uzdod sarežģītus vaicājumus – šķietami vienkārši cilvēkiem, bet neticami sarežģīti iekārtām (meklētājprogrammām), ko interpretēt. Tas ir ilgstošs izaicinājums mašīnām, lai atšifrētu dažāda veida datus mašīnrakstā saprotamā formātā. 

Vektoru līdzības meklēšana ļauj meklēšanas sistēmām labāk izprast komerciālās informācijas kontekstu.

Vai vēlaties lasīt plašāku ar AI saistītu saturu? Apmeklējums apvienoties.ai.