Что такое поиск по сходству векторов и чем он полезен?

Современный поиск данных — сложная область. Векторный поиск по сходству, или VSS, представляет данные с контекстуальной глубиной и возвращает более релевантную информацию потребителям в ответ на поисковый запрос. Возьмем простой пример. 

Такие поисковые запросы, как «наука о данных» и «научная фантастика», относятся к разным типам контента, несмотря на то, что оба имеют общее слово («наука»). Традиционный метод поиска будет сопоставлять общие фразы для получения релевантных результатов, что в данном случае будет неточным. Поиск по сходству векторов будет учитывать фактическое намерение поиска и значение этих поисковых запросов, чтобы получить более точный ответ.

В этой статье будут обсуждаться различные аспекты векторного поиска сходства, такие как его компоненты, проблемы, преимущества и варианты использования. Давай начнем.

Что такое поиск по сходству векторов (VSS)?

Поиск по сходству векторов находит и извлекает контекстуально схожую информацию из больших коллекций структурированных или неструктурированных данных путем преобразования ее в числовые представления, известные как векторы или вложения.

VSS может управлять различными форматами данных, включая числовые, категориальные, текстовые, изображения и видео. Он преобразует каждый объект в корпусе данных в многомерное векторное представление, соответствующее его соответствующему формату (обсуждается в следующем разделе). 

Чаще всего VSS находит сопоставимые объекты, такие как похожие фразы или абзацы, или находит связанные изображения в обширных системах поиска изображений. Крупные потребительские компании, такие как Amazon, eBay и Spotify, используют эту технологию для улучшения результатов поиска для миллионов пользователей, т. е. предоставления релевантного контента, который пользователи, скорее всего, захотят купить, посмотреть или прослушать.

Три основных компонента поиска по сходству векторов

Прежде чем мы поймем, как работает поиск по сходству векторов, давайте рассмотрим его основные компоненты. Прежде всего, есть три основных компонента для реализации эффективной методологии VSS:

1. Векторные вложения: Вложения представляют различные типы данных в математическом формате, т. е. упорядоченный массив или набор чисел. Они выявляют закономерности в данных с помощью математических расчетов.
2. Метрики расстояния или подобия: это математические функции, которые вычисляют, насколько похожи или тесно связаны два вектора.
3. Алгоритмы поиска. Алгоритмы помогают найти векторы, похожие на заданный поисковый запрос. Например, K-Ближайшие соседи или алгоритм KNN часто используется в поисковых системах с поддержкой VSS для определения K векторов в наборе данных, наиболее похожих на заданный входной запрос.

Теперь давайте обсудим, как эти компоненты работают в поисковой системе.

Как работает поиск по сходству векторов?

Первым шагом в реализации векторного поиска по сходству является представление или описание объектов в корпусе данных в виде векторных вложений. Он использует различные методы векторного встраивания, такие как перчатка, Word2vecкачества БЕРТ, чтобы сопоставить объекты с векторным пространством. 

Для каждого формата данных, такого как текст, аудио и видео, VSS создает разные модели внедрения, но конечным результатом этого процесса является числовое представление массива. 

Следующим шагом является создание индекса, который может упорядочивать похожие объекты вместе, используя эти числовые представления. Такой алгоритм, как KNN, служит основой для реализации поискового подобия. Однако для индексации похожих терминов поисковые системы используют современные подходы, такие как Хеширование с учетом местоположения (LSH) и Приблизительный ближайший сосед (ANNOY). 

Кроме того, алгоритмы VSS вычисляют меру сходства или расстояния, например евклидово расстояние, косинусное сходство или сходство Жаккара, для сравнения всех векторных представлений в наборе данных и возврата аналогичного содержимого в ответ на запрос пользователя.

Основные проблемы и преимущества поиска по сходству векторов

В целом, цель состоит в том, чтобы найти общие характеристики среди объектов данных. Однако этот процесс сопряжен с рядом потенциальных проблем.

Основные проблемы внедрения VSS

• Различные методы встраивания векторов и меры подобия дают разные результаты. Выбор подходящих конфигураций для систем поиска сходства является основной задачей.
• Для больших наборов данных VSS требует больших вычислительных ресурсов и требует высокопроизводительных графических процессоров для создания крупномасштабных индексов.
• Векторы со слишком большим количеством измерений могут неточно отражать подлинную структуру и связи данных. Следовательно, процесс встраивания векторов должен быть без потерь, что является проблемой.

В настоящее время технология VSS постоянно развивается и совершенствуется. Тем не менее, он по-прежнему может предоставить много преимуществ для поиска компании или продукта.

Преимущества ВСС

• VSS позволяет поисковым системам невероятно быстро находить похожие объекты в различных типах данных.
• VSS обеспечивает эффективное управление памятью, поскольку преобразует все объекты данных в числовые представления, которые легко обрабатываются машинами.
• VSS может классифицировать объекты по новым поисковым запросам, которые система могла не встретить у потребителей.
• VSS — отличный метод работы с неполными и неполными данными, поскольку он может находить контекстуально похожие объекты, даже если они не полностью совпадают.
• Самое главное, он может обнаруживать и группировать связанные объекты в масштабе (переменные объемы данных).

Основные варианты использования поиска по сходству векторов в бизнесе

В коммерческом бизнесе технология VSS может революционизировать широкий спектр отраслей и приложений. Некоторые из этих вариантов использования включают в себя:

• Ответы на вопросы: поиск по сходству векторов может найти похожие вопросы на форумах вопросов и ответов, которые почти идентичны, что позволяет конечным пользователям получить более точные и уместные ответы.
• Семантический веб-поиск: векторный поиск по сходству может найти связанные документы или веб-страницы в зависимости от «близости» их векторных представлений. Он направлен на повышение релевантности результатов веб-поиска.
• Рекомендации по продуктам: поиск по сходству векторов может давать персонализированные рекомендации по продуктам на основе просмотра потребителем или истории поиска.
• Улучшение медицинского обслуживания. Исследователи и врачи-практики в области здравоохранения используют поиск по сходству векторов для оптимизации клинических испытаний путем анализа векторных представлений соответствующих медицинских исследований.

Сегодня уже невозможно управлять, анализировать и искать данные с помощью традиционных методов на основе SQL. Интернет-потребители задают в сети сложные запросы, которые кажутся простыми для людей, но невероятно сложными для интерпретации машинами (поисковыми системами). Перед машинами стоит давняя проблема — расшифровывать различные формы данных в машинопонятном формате. 

Поиск по сходству векторов позволяет поисковым системам лучше понимать контекст коммерческой информации.

Хотите прочитать больше полезного контента, связанного с ИИ? Посещать объединить.ай.