Hva er vektorlikhetssøk og hvordan er det nyttig?

Moderne datasøk er et komplekst domene. Vektorlikhetssøk, eller VSS, representerer data med kontekstuell dybde og returnerer mer relevant informasjon til forbrukerne som svar på et søk. La oss ta et enkelt eksempel. 

Søkespørsmål som "data science" og "science fiction" refererer til forskjellige typer innhold til tross for at begge har et felles ord ("vitenskap"). En tradisjonell søketeknikk vil matche vanlige setninger for å returnere relevante resultater, noe som ville være unøyaktig i dette tilfellet. Vektorlikhetssøk vil vurdere den faktiske søkehensikten og betydningen av disse søkene for å gi et mer nøyaktig svar.

Denne artikkelen vil diskutere ulike aspekter ved vektorlikhetssøk, for eksempel dets komponenter, utfordringer, fordeler og brukstilfeller. La oss begynne.

Hva er Vector Similarity Search (VSS)?

Vektorlikhetssøk finner og henter kontekstuelt lignende informasjon fra store samlinger av strukturerte eller ustrukturerte data ved å transformere den til numeriske representasjoner kjent som vektorer eller innebygginger.

VSS kan administrere en rekke dataformater, inkludert numerisk, kategorisk, tekst, bilde og video. Den konverterer hvert objekt i et datakorpus til en høydimensjonal vektorrepresentasjon som tilsvarer dets relevante format (diskutert i neste avsnitt). 

Vanligvis lokaliserer VSS sammenlignbare objekter, for eksempel lignende setninger eller avsnitt, eller finner relaterte bilder i store bildehentingssystemer. Store forbrukerbedrifter som Amazon, eBay og Spotify bruker denne teknologien til å forbedre søkeresultatene for millioner av brukere, dvs. levere relevant innhold som brukerne mest sannsynlig vil kjøpe, se eller lytte til.

Tre hovedkomponenter i vektorlikhetssøk

Før vi forstår hvordan vektorlikhetssøk fungerer, la oss se på hovedkomponentene. Primært er det tre essensielle komponenter for å implementere en effektiv VSS-metodikk:

1. Vektorinnbygginger: Innebygginger representerer ulike datatyper i et matematisk format, dvs. en ordnet matrise eller et sett med tall. De identifiserer mønstre i dataene ved hjelp av matematiske beregninger.
2. Avstands- eller likhetsmålinger: Dette er matematiske funksjoner som beregner hvor like eller nært beslektede to vektorer er.
3. Søkealgoritmer: Algoritmer hjelper deg med å finne vektorer som ligner på et gitt søk. For eksempel, K-nærmeste naboer eller KNN-algoritmen brukes ofte i VSS-aktiverte søkesystemer for å bestemme K vektorer i et datasett som ligner mest på en gitt inndataspørring.

La oss nå diskutere hvordan disse komponentene fungerer i et søkesystem.

Hvordan fungerer vektorlikhetssøk?

Det første trinnet i implementering av vektorlikhetssøk er å representere eller beskrive objekter i datakorpuset som vektorinnbygginger. Den bruker forskjellige vektorinnbyggingsmetoder, som f.eks Hanske, Word2vecog BERTI, for å kartlegge objekter til vektorrommet. 

For hvert dataformat, som tekst, lyd og video, bygger VSS forskjellige innbyggingsmodeller, men sluttresultatet av denne prosessen er en numerisk matrisepresentasjon. 

Det neste trinnet er å lage en indeks som kan ordne lignende objekter sammen ved å bruke disse numeriske representasjonene. En algoritme som KNN fungerer som grunnlaget for å implementere søkelikhet. For å indeksere lignende termer bruker søkesystemer imidlertid moderne tilnærminger, som f.eks Lokalitetssensitiv hashing (LSH) og Omtrentlig nærmeste nabo (ANNOY). 

VSS-algoritmer beregner også en likhet eller et avstandsmål, for eksempel euklidisk avstand, cosinuslikhet eller Jaccard-likhet, for å sammenligne alle vektorrepresentasjoner i datainnsamlingen og returnere lignende innhold som svar på en brukerforespørsel.

Store utfordringer og fordeler med vektorlikhetssøk

Overordnet er målet å finne felles kjennetegn blant dataobjekter. Denne prosessen byr imidlertid på flere potensielle utfordringer.

Hovedutfordringer ved implementering av VSS

• Ulike vektorinnbyggingsteknikker og likhetsmål gir forskjellige utfall. Å velge riktige konfigurasjoner for likhetssøkesystemer er hovedutfordringen.
• For store datasett er VSS beregningsmessig kostbart og trenger høyytelses GPUer for å lage indekser i stor skala.
• Vektorer med for mange dimensjoner representerer kanskje ikke dataenes autentiske struktur og forbindelser nøyaktig. Derfor må vektorinnebyggingsprosessen være tapsfri, noe som er en utfordring.

For tiden er VSS-teknologien under kontinuerlig utvikling og forbedring. Det kan imidlertid fortsatt gi mange fordeler for en bedrift eller et produkts søkeopplevelse.

Fordeler med VSS

• VSS lar søkesystemer finne lignende objekter utrolig raskt på forskjellige datatyper.
• VSS sikrer effektiv minneadministrasjon siden den konverterer alle dataobjekter til numeriske innbygginger som maskiner enkelt kan behandle.
• VSS kan klassifisere objekter på nye søk som systemet kanskje ikke har møtt fra forbrukerne.
• VSS er en utmerket metode for å håndtere dårlige og ufullstendige data fordi den kan finne kontekstuelt lignende objekter selv om de ikke er en perfekt match.
• Det viktigste er at den kan oppdage og gruppere relaterte objekter i skala (variable datavolumer).

Tilfeller av bruk av vektorlikhetsøk for store bedrifter

I kommersiell virksomhet kan VSS-teknologi revolusjonere et bredt spekter av bransjer og applikasjoner. Noen av disse brukstilfellene inkluderer:

• Svar på spørsmål: Vektorlikhetssøket kan finne relaterte spørsmål i spørsmål og svar-fora som er nesten identiske, noe som gir mer presise og relevante svar for sluttbrukere.
• Semantisk nettsøk: Vektorlikhetssøk kan finne relaterte dokumenter eller nettsider avhengig av "nærheten" til vektorrepresentasjonene deres. Den har som mål å øke relevansen til nettsøkeresultater.
• Produktanbefalinger: Vektorlikhetssøk kan gi personlige produktanbefalinger basert på forbrukerens nettleser- eller søkehistorikk.
• Bedre levering av helsetjenester: Helseforskere og utøvere bruker vektorlikhetssøk for å optimalisere kliniske studier ved å analysere vektorrepresentasjoner av relevant medisinsk forskning.

I dag er det ikke lenger mulig å administrere, analysere og søke i data ved å bruke konvensjonelle SQL-baserte teknikker. Internett-forbrukere stiller komplekse spørsmål på nettet – tilsynelatende enkle for mennesker, men utrolig kompliserte for maskiner (søkemotorer) å tolke. Det er en langvarig utfordring for maskiner å dechiffrere ulike former for data i maskinforståelig format. 

Vektorlikhetssøk gjør det mulig for søkesystemer å bedre forstå konteksten til kommersiell informasjon.

Vil du lese mer innsiktsfullt AI-relatert innhold? Besøk unite.ai.