Sean Mullaney, Chief Technology Officer i Algolia – Intervjuserie

Sean Mullaney er Chief Technology Officer ved Algolia, en ende-til-ende, AI-drevet søke- og oppdagelsesplattform.

Sean er en tidligere Stripe- og Google-leder med bakgrunn innen skalering av ingeniørorganisasjoner, utvikling av AI-drevne søke- og oppdagelsesverktøy og voksende API-første løsninger globalt. Hos Algolia overvåker han teknologien bak den nest største søkemotoren etter Google som brukes til over 1.5 billioner søk hvert år. Senest ledet han selskapets lansering av AlgoliaNeuralSearch – verdens raskeste, hyper-skalerbare og kostnadseffektive vektor- og nøkkelordsøk API.

Hva tiltrakk deg i utgangspunktet til informatikk?

Da jeg var 10 år gammel, kjøpte foreldrene mine vår første datamaskin i hjemmet. Det aller første jeg ønsket å gjøre var å finne ut hvordan jeg skulle skrive et teksteventyrspill som jeg kopierte ut av en bok. Noen år senere begynte jeg å lære C++, men å designe og bygge dataspill forble en veldig stor lidenskap for meg som tenåring som nettopp begynte å utforske informatikk.

Du tilbrakte over 7 år hos Google, hvor du hjalp til med å bygge og lede team som jobbet med strategi, drift, big data og maskinlæring. Hva var favorittprosjektet ditt, og hva lærte du av denne erfaringen?

Vi fant ut hvordan vi kunne bruke all den store dataen vi hadde om hvordan annonsører brukte produktene våre for å hjelpe salgsteam. Vi skrev utviklet tilpassede regler (senere mer komplekse nevrale nettverk) for å forutsi hvilke kunder vi skulle henvende oss med hvilke produkter til hvilke tidspunkter for å maksimere sannsynligheten for at en selgers tid resulterer i inntektsøkning. Med over 1 million annonsører på Google, hjalp dette verktøyet i betydelig grad salgsteamene med å finne nålene i høystakkene.

I en nylig DevBit-avslutning beskrev du formålet med Algolia som å gjøre det mulig for brukere å indeksere verden og sette innhold i bevegelse. Kan du utdype hva denne uttalelsen betyr?

Til syvende og sist ønsker vi å hjelpe kundene våre med å få verdi ut av dataene deres. Internett har skapt en så massiv eksplosjon av innhold og e-handelsprodukter, og selv om denne utviklingen absolutt er en betydelig milepæl, betyr den overveldende mengden informasjon som nå er tilgjengelig at det også er vanskeligere enn noen gang – og blir stadig vanskeligere – å finne hva du faktisk leter etter som bruker. Men når søk og oppdagelse er drevet av AI, kan den voksende listen med innhold på intelligent vis få tilgang til og settes i gang for å virkelig hjelpe brukere, ikke bare overvelde dem.

I september 2022 ble Search.io og dets proprietære flaggskipprodukt NeuralSearch™ kjøpt opp av Algolia, kan du diskutere hva denne søketeknologien spesifikt er?

I et nøtteskall integrerer Algolia NeuralSearch søkeordsamsvar med vektorbasert naturlig språkbehandling, drevet av LLM-er, i ett enkelt API – en industri først. Løsningen inneholder vår proprietære og første i sitt slag Neural Hashing-teknikk som gjør bruken av vektorer skalerbar og 90 % mer kostnadseffektiv å bruke – et problem andre AI-selskaper, inkludert ChatGPT, står overfor. Det som virkelig er spennende med dette banebrytende produktet er at det gjør ekte AI-søk skalerbart for organisasjoner i bedriftsklasse.

Den nye teknologien gjør det også mulig for kunder, som forhandlere, å forstå og levere innhold som samsvarer med spørringer som vanligvis er for samtalevennlige til å levere nøyaktige resultater (betraktet som langhale). Disse utgjør 55 % av gjeldende nettstedsøk. Som den eneste ende-til-ende AI-søkeløsningen som bruker AI på tvers av søkeforståelse, gjenfinning og rangering, forstår NeuralSearch virkelig disse søkene og gjør tapte muligheter til inntekter.

Utenom Neuralsearch™, hva er noen av de andre maskinlæringsmetodene som brukes?

Vi inkorporerte AI på tvers av tre primære funksjoner – spørreforståelse, søkeinnhenting og rangering av resultater. Vi i Algolia kaller dette AI-søkesandwichen:

• Spørreforståelse: Algolias avanserte naturlige språkforståelse (NLU) og AI-drevne vektorsøk gir fri-form naturlig språkuttrykksforståelse og AI-drevet søkekategorisering som forbereder og strukturerer en spørring for analyse. Dessuten finjusterer adaptiv læring basert på tilbakemeldinger fra brukere intensjonsforståelsen.
• Henting: De mest relevante resultatene hentes deretter og rangeres fra mest til minst relevante. Innhentingsprosessen slår sammen Nevral Hashing-resultatene parallelt med nøkkelord som bruker samme indeks for enkel gjenfinning og rangering. Denne tilnærmingen løser problemet med "nullresultater" og forbedrer klikkplasseringer og klikkfrekvenser betydelig. Ingen annen søkeplattform i søke- og oppdagelsesområdet tilbyr denne kraftige muligheten.
• Rangering: Til slutt blir de beste resultatene skjøvet til toppen av Algolias AI-drevne omrangering, som tar i betraktning de mange signalene knyttet til søket, (inkludert den nøyaktige søkeordsamsvarspoengsummen, den kontekstuelle personaliseringsprofilen, den observerte populariteten til varene , den semantiske samsvarspoengsummen osv.) og lærer å nå maksimal relevans.

I tillegg, etter hvert som indeksen endres, nye produkter legges til, nytt innhold lastes opp, eller etter hvert som begreper får ny betydning, vil det AI-drevne Algolia NeuralSearch-produktet lære og justere seg automatisk. Det krever ingen ekstra antall ansatte eller manuelle operasjoner. Den vil automatisk matche søkeord eller konsepter – muligens en blanding av begge – avhengig av søket eller søkefrasen. Dette setter virkelig søk på autopilot.

Algolia økte nylig gratisplanen sin fra å tilby 10000 1 poster, og økte den til XNUMX million poster, hva var tankegangen bak dette, og hvordan har markedet reagert?

Vi valgte spesifikt å utvikle Algolias priser og emballasje til å bli enda mer utviklervennlig med introduksjonen av to nye utviklerorienterte planer: en "bygg"-plan som er gratis og en "Vokse"-plan som tilbyr enkel skalerbarhet til rimelige priser. Den nye byggeplanen øker antallet gratis poster som en utvikler kan lagre i Algolia fra 10,000 1 til nå 100 million poster. Dette representerer en 50 ganger økning i antall gratis poster utviklere nå kan indeksere i Algolia. I tillegg reduserte Algolia kostnadene for søkeforespørsler i Grow-planen sin med 60 % og registreringer med XNUMX %.

Tanken bak vår oppdaterte «Build»-prisplan er å gi utviklere gratis tilgang til hele settet med funksjoner i den AI-drevne Search and Discovery-plattformen. "Grow"-planen, for når en utvikler er klar til å skalere applikasjonen sin, gir utviklere mer utviklervennlig bruksbasert prissetting for live produksjonsinnstillinger.

En viktig merknad her er at enhver designer, skaper eller byggherre – enten de er en tilfeldig eller fullstendig engasjert programvareingeniør – raskt og enkelt kan få tilgang til alle verktøyene, dokumentasjonen, prøvekoden, pedagogisk innhold og integrasjonsfunksjoner på tvers av plattformer som trengs for å komme i gang med å administrere dataene deres, bygge et søkegrensesnitt, konfigurere analyser og mer – helt gratis. Dessuten vil de ha umiddelbar tilgang til et voksende utviklerfellesskap med mer enn 5 millioner utbyggere.

Kan du diskutere søketilpasningsverktøyene som tilbys?

Algolia tilbyr flere søktilpasningsverktøy for bedrifter for å utnytte data for bedre å forbedre anbefalingene, inkludert ulike typer anbefalinger og unike måter å utnytte data til å faktisk drive disse anbefalingene.

Noen få eksempler inkluderer:

• Trender: Foreslå andre varer som er populært og relatert til søkene kunden din har utført.
• Vurderingsbasert: Folk ønsker å kjøpe produkter med de beste rangeringene.
• Personlig: Basert på hva du kjøpte forrige gang, nettleserhistorikk, plassering eller andre faktorer, anbefaler vi disse andre produktene.

Disse datadrevne metodene kan bidra til å raskt forbedre og forbedre resultatene basert på hvordan kundene samhandler med produktene, slik at du er mer sannsynlig å anbefale produktene som faktisk konverterer best.

Du har beskrevet Algolia som den mest skalerbare hybrid AI-søkemotoren i verden. Hvordan har Algolia blitt designet for å skalere så effektivt?

Det hele kommer tilbake til Neural Hashing. Denne banebrytende løsningen komprimerer og øker dramatisk hastigheten på hvert eneste spørsmål. Det er mye raskere å beregne hash-likheter enn standard vektorlikheter og returnerer resultater i millisekunder.

Neural Hashing representerer et gjennombrudd for å sette AI-innhenting i produksjon for et stort utvalg brukstilfeller. Kombinert med AI-drevet spørringsbehandling og omrangering, lover det å slippe løs kraften til AI-søk på stedet. Før Algolias proprietære gjennombrudd har vektorbasert søk vært for beregningsmessig dyrt å kjøre i produksjon.

Den delen av smørbrødet jeg vil fokusere mest på er kjøttet: henting. Grunnen til at vi sier at vi er den eneste sanne ende-til-ende AI-søkemotoren er fordi det har vært en konstant kamp bak kulissene i søkeindustrien for å legge AI til gjenfinning. Informasjonsinnhenting er en utrolig kompleks prosess, og det er enda mer komplekst å mestre høyytende, kostnadseffektiv AI-innhenting i stor skala. Vi mestret det med vår banebrytende Neural Hashing-teknikk. Ved å gjøre det vant vi i hovedsak søket etter AI-søks hellige gral.

Er det noe annet du vil dele om Algolia?

Det er en spennende tid å jobbe i Algolia, og vi er alltid ute etter å starte samtaler med talentfulle, lidenskapelige mennesker som ønsker å bli med oss ​​på vår reise for å bygge verdens beste søketeknologi. Hvis det høres ut som deg, vil jeg invitere deg til å sjekke ut våre nåværende åpninger på https://www.algolia.com/careers/.