Wat is zoeken op vectorovereenkomst en hoe is het nuttig?

Modern zoeken naar gegevens is een complex domein. Zoeken op vectorgelijkenis, of VSS, vertegenwoordigt gegevens met contextuele diepte en retourneert meer relevante informatie aan de consumenten als reactie op een zoekopdracht. Laten we een eenvoudig voorbeeld nemen. 

Zoekopdrachten zoals 'datawetenschap' en 'sciencefiction' verwijzen naar verschillende soorten inhoud, ondanks dat beide een gemeenschappelijk woord hebben ('wetenschap'). Een traditionele zoektechniek zou overeenkomen met veelgebruikte woordgroepen om relevante resultaten te retourneren, wat in dit geval onnauwkeurig zou zijn. Zoeken op vectorgelijkenis houdt rekening met de daadwerkelijke zoekintentie en betekenis van deze zoekopdrachten om een ​​nauwkeuriger antwoord te geven.

Dit artikel bespreekt verschillende aspecten van het zoeken naar vectorovereenkomsten, zoals de componenten, uitdagingen, voordelen en gebruiksscenario's. Laten we beginnen.

Wat is het zoeken naar vectorovereenkomsten (VSS)?

Zoeken naar vectorgelijkenis vindt en haalt contextueel vergelijkbare informatie op uit grote verzamelingen gestructureerde of ongestructureerde gegevens door deze om te zetten in numerieke representaties die bekend staan ​​als vectoren of inbedding.

VSS kan verschillende gegevensindelingen beheren, waaronder numeriek, categorisch, tekstueel, beeld en video. Het converteert elk object in een gegevenscorpus naar een hoog-dimensionale vectorrepresentatie die overeenkomt met het relevante formaat (besproken in de volgende sectie). 

Meestal lokaliseert VSS vergelijkbare objecten, zoals vergelijkbare zinnen of paragrafen, of vindt gerelateerde afbeeldingen in uitgebreide systemen voor het ophalen van afbeeldingen. Grote consumentenbedrijven zoals Amazon, eBay en Spotify gebruiken deze technologie om de zoekresultaten voor miljoenen gebruikers te verbeteren, dwz relevante inhoud aan te bieden die gebruikers hoogstwaarschijnlijk willen kopen, bekijken of beluisteren.

Drie hoofdcomponenten van het zoeken naar vectorovereenkomsten

Voordat we begrijpen hoe het zoeken naar vectorgelijkenis werkt, gaan we eerst kijken naar de belangrijkste componenten. In de eerste plaats zijn er drie essentiële componenten voor het implementeren van een effectieve VSS-methodiek:

1. Vector-inbeddingen: Inbeddingen vertegenwoordigen verschillende gegevenstypen in een wiskundig formaat, dwz een geordende reeks of een reeks getallen. Ze identificeren patronen in de gegevens met behulp van wiskundige berekeningen.
2. Afstands- of gelijkenisstatistieken: dit zijn wiskundige functies die berekenen hoe vergelijkbaar of nauw verwant twee vectoren zijn.
3. Zoekalgoritmen: algoritmen helpen bij het vinden van vergelijkbare vectoren voor een bepaalde zoekopdracht. Bijvoorbeeld, K-dichtstbijzijnde buren of KNN-algoritme wordt vaak gebruikt in VSS-compatibele zoeksystemen om K-vectoren in een dataset te bepalen die het meest lijken op een bepaalde invoerquery.

Laten we nu bespreken hoe deze componenten werken in een zoeksysteem.

Hoe werkt het zoeken naar overeenkomsten op vectoren?

De eerste stap bij het implementeren van het zoeken naar vectorovereenkomsten is het weergeven of beschrijven van objecten in het gegevenscorpus als vectorinbeddingen. Het gebruikt verschillende methoden voor het inbedden van vectoren, zoals Handschoen, Woord2vecen BERT, om objecten toe te wijzen aan de vectorruimte. 

Voor elk gegevensformaat, zoals tekst, audio en video, bouwt VSS verschillende inbeddingsmodellen, maar het eindresultaat van dit proces is een numerieke arrayweergave. 

De volgende stap is het maken van een index die vergelijkbare objecten kan rangschikken met behulp van deze numerieke representaties. Een algoritme zoals KNN dient als basis voor het implementeren van zoekgelijkenis. Om vergelijkbare termen te indexeren, gebruiken zoeksystemen echter moderne benaderingen, zoals Plaatsgevoelige hashing (LSH) en Geschatte naaste buur (ANNOY). 

VSS-algoritmen berekenen ook een overeenkomst- of afstandsmaat, zoals Euclidische afstand, cosinusovereenkomst of Jaccard-overeenkomst, om alle vectorrepresentaties in de gegevensverzameling te vergelijken en vergelijkbare inhoud te retourneren als reactie op een gebruikersvraag.

Grote uitdagingen en voordelen van het zoeken naar overeenkomsten tussen vectoren

Over het algemeen is het doel om gemeenschappelijke kenmerken tussen gegevensobjecten te vinden. Dit proces brengt echter verschillende potentiële uitdagingen met zich mee.

Belangrijkste uitdagingen bij het implementeren van VSS

• Verschillende technieken voor het inbedden van vectoren en maatregelen voor gelijkenis leveren verschillende resultaten op. Het kiezen van de juiste configuraties voor gelijkeniszoeksystemen is de grootste uitdaging.
• Voor grote datasets is VSS rekenkundig kostbaar en heeft het krachtige GPU's nodig om grootschalige indexen te maken.
• Vectoren met te veel dimensies geven mogelijk niet de authentieke structuur en verbindingen van de data nauwkeurig weer. Daarom moet het vector-embeddingsproces verliesvrij zijn, wat een uitdaging is.

Momenteel wordt de VSS-technologie voortdurend verder ontwikkeld en verbeterd. Het kan echter nog steeds veel voordelen bieden voor de zoekervaring van een bedrijf of product.

Voordelen van VSS

• VSS stelt zoeksystemen in staat om vergelijkbare objecten ongelooflijk snel te lokaliseren op verschillende gegevenstypen.
• VSS zorgt voor efficiënt geheugenbeheer omdat het alle gegevensobjecten omzet in numerieke inbeddingen die machines gemakkelijk kunnen verwerken.
• VSS kan objecten classificeren op basis van nieuwe zoekopdrachten die het systeem mogelijk nog niet is tegengekomen van de consumenten.
• VSS is een uitstekende methode voor het omgaan met slechte en onvolledige gegevens, omdat het contextueel vergelijkbare objecten kan vinden, zelfs als ze niet perfect bij elkaar passen.
• Het belangrijkste is dat het gerelateerde objecten op schaal kan detecteren en clusteren (variabele datavolumes).

Belangrijke zakelijke gebruiksgevallen van zoeken naar vectorovereenkomsten

In commerciële zaken kan VSS-technologie een revolutie teweegbrengen in een breed scala van industrieën en toepassingen. Enkele van deze use-cases zijn:

• Beantwoorden van vragen: De vectorovereenkomstzoekfunctie kan verwante vragen vinden in Q&A-forums die bijna identiek zijn, waardoor eindgebruikers preciezere en relevantere antwoorden kunnen krijgen.
• Semantisch zoeken op het web: zoeken naar vectorgelijkenis kan gerelateerde documenten of webpagina's vinden, afhankelijk van de "nabijheid" van hun vectorrepresentaties. Het doel is om de relevantie van zoekresultaten op internet te vergroten.
• Productaanbevelingen: Met een vectorgelijkeniszoekopdracht kunt u gepersonaliseerde productaanbevelingen doen op basis van de browse- of zoekgeschiedenis van de consument.
• Betere gezondheidszorg: onderzoekers en artsen in de gezondheidszorg gebruiken het zoeken naar vectorovereenkomsten om klinische onderzoeken te optimaliseren door vectorrepresentaties van relevant medisch onderzoek te analyseren.

Tegenwoordig is het niet langer haalbaar om gegevens te beheren, analyseren en doorzoeken met behulp van conventionele op SQL gebaseerde technieken. Internetconsumenten stellen complexe vragen op het web – ogenschijnlijk eenvoudig voor mensen, maar ongelooflijk complex voor machines (zoekmachines) om te interpreteren. Het is een langdurige uitdaging voor machines om verschillende vormen van gegevens te ontcijferen in een voor machines begrijpelijk formaat. 

Zoeken op vectorovereenkomsten maakt het voor zoeksystemen mogelijk om de context van commerciële informatie beter te begrijpen.

Wilt u meer inzichtelijke AI-gerelateerde inhoud lezen? Bezoek verenigen.ai.