Kaj je iskanje vektorske podobnosti in kako je uporabno?

Sodobno iskanje podatkov je zapleteno področje. Vektorsko iskanje po podobnosti ali VSS predstavlja podatke s kontekstualno globino in potrošnikom kot odgovor na iskalno poizvedbo vrne ustreznejše informacije. Vzemimo preprost primer. 

Iskalne poizvedbe, kot sta »podatkovna znanost« in »znanstvena fantastika«, se nanašajo na različne vrste vsebine, čeprav imata obe skupno besedo (»znanost«). Tradicionalna tehnika iskanja bi ujemala običajne fraze, da bi vrnila ustrezne rezultate, kar bi bilo v tem primeru netočno. Iskanje po vektorski podobnosti bi upoštevalo dejanski namen iskanja in pomen teh iskalnih poizvedb, da bi vrnilo natančnejši odgovor.

Ta članek bo obravnaval različne vidike iskanja podobnosti vektorjev, kot so njegove komponente, izzivi, prednosti in primeri uporabe. Začnimo.

Kaj je vektorsko iskanje podobnosti (VSS)?

Iskanje po vektorski podobnosti najde in pridobi kontekstualno podobne informacije iz velikih zbirk strukturiranih ali nestrukturiranih podatkov tako, da jih pretvori v numerične predstavitve, znane kot vektorji ali vdelave.

VSS lahko upravlja različne formate podatkov, vključno z numeričnimi, kategoričnimi, besedilnimi, slikovnimi in video zapisi. Vsak objekt v podatkovnem korpusu pretvori v visokodimenzionalno vektorsko predstavitev, ki ustreza njegovi ustrezni obliki (o kateri razpravljamo v naslednjem razdelku). 

Najpogosteje VSS poišče primerljive predmete, kot so podobne fraze ali odstavki, ali najde povezane slike v obsežnih sistemih za iskanje slik. Velika potrošniška podjetja, kot so Amazon, eBay in Spotify, uporabljajo to tehnologijo za izboljšanje rezultatov iskanja za milijone uporabnikov, tj. ponujajo ustrezne vsebine, ki bi jih uporabniki najverjetneje želeli kupiti, gledati ali poslušati.

Tri glavne komponente iskanja vektorske podobnosti

Preden razumemo, kako deluje iskanje vektorske podobnosti, si poglejmo njegove glavne komponente. Predvsem obstajajo tri bistvene komponente za izvajanje učinkovite metodologije VSS:

1. Vektorske vdelave: vdelave predstavljajo različne tipe podatkov v matematični obliki, tj. urejen niz ali niz števil. Z matematičnimi izračuni identificirajo vzorce v podatkih.
2. Meritve razdalje ali podobnosti: To so matematične funkcije, ki izračunajo, kako podobna ali tesno povezana sta dva vektorja.
3. Iskalni algoritmi: Algoritmi pomagajo najti podobne vektorje dani iskalni poizvedbi. Na primer, K-Najbližji sosedje ali algoritem KNN se pogosto uporablja v iskalnih sistemih, ki podpirajo VSS, za določanje K vektorjev v naboru podatkov, ki so najbolj podobni dani vhodni poizvedbi.

Zdaj pa se pogovorimo o tem, kako te komponente delujejo v iskalnem sistemu.

Kako deluje iskanje vektorske podobnosti?

Prvi korak pri izvajanju iskanja po vektorski podobnosti je predstavitev ali opis objektov v podatkovnem korpusu kot vdelanih vektorjev. Uporablja različne metode vdelave vektorjev, kot npr GloVe, Word2vecin BERTI, za preslikavo objektov v vektorski prostor. 

Za vsako podatkovno obliko, kot so besedilo, zvok in video, VSS zgradi različne modele vdelave, vendar je končni rezultat tega postopka številčna matrična predstavitev. 

Naslednji korak je izdelava indeksa, ki lahko razporedi podobne predmete skupaj z uporabo teh numeričnih predstavitev. Algoritem, kot je KNN, služi kot osnova za izvajanje podobnosti iskanja. Za indeksiranje podobnih pojmov pa iskalni sistemi uporabljajo sodobne pristope, kot npr Lokalno občutljivo zgoščevanje (LSH) in Približen najbližji sosed (NADLEŽEN). 

Prav tako algoritmi VSS izračunajo podobnost ali mero razdalje, kot je evklidska razdalja, kosinusna podobnost ali Jaccardova podobnost, da primerjajo vse vektorske predstavitve v zbirki podatkov in vrnejo podobno vsebino kot odgovor na uporabniško poizvedbo.

Glavni izzivi in ​​prednosti iskanja vektorske podobnosti

Na splošno je cilj najti skupne značilnosti med podatkovnimi objekti. Vendar ta proces predstavlja več možnih izzivov.

Glavni izzivi implementacije VSS

• Različne tehnike vdelave vektorjev in meritve podobnosti predstavljajo različne rezultate. Izbira ustreznih konfiguracij za sisteme za iskanje podobnosti je glavni izziv.
• Za velike nabore podatkov je VSS računsko drag in potrebuje visoko zmogljive grafične procesorje za ustvarjanje obsežnih indeksov.
• Vektorji s preveč dimenzijami morda ne bodo natančno predstavljali pristne strukture in povezav podatkov. Zato mora biti postopek vdelave vektorjev brez izgub, kar je izziv.

Trenutno se tehnologija VSS nenehno razvija in izboljšuje. Vendar pa lahko še vedno nudi številne prednosti za izkušnjo iskanja podjetja ali izdelka.

Prednosti VSS

• VSS omogoča iskalnim sistemom, da neverjetno hitro locirajo podobne objekte v različnih vrstah podatkov.
• VSS zagotavlja učinkovito upravljanje pomnilnika, saj pretvori vse podatkovne objekte v numerične vdelave, ki jih stroji zlahka obdelajo.
• VSS lahko razvrsti predmete na nove iskalne poizvedbe, na katere sistem morda ni naletel od potrošnikov.
• VSS je odlična metoda za obravnavo slabih in nepopolnih podatkov, saj lahko najde kontekstualno podobne predmete, tudi če se ne ujemajo popolnoma.
• Najpomembneje je, da lahko zazna in združi povezane predmete v velikem obsegu (spremenljive količine podatkov).

Glavni primeri poslovne uporabe iskanja vektorske podobnosti

V komercialnem poslovanju lahko tehnologija VSS revolucionira široko paleto panog in aplikacij. Nekateri od teh primerov uporabe vključujejo:

• Odgovori na vprašanja: Iskanje podobnosti vektorjev lahko poišče sorodna vprašanja v forumih za vprašanja in odgovore, ki so skoraj enaka, kar omogoča natančnejše in ustreznejše odgovore za končne uporabnike.
• Semantično spletno iskanje: Iskanje po vektorski podobnosti lahko poišče sorodne dokumente ali spletne strani glede na »bližino« njihovih vektorskih predstavitev. Njegov namen je povečati ustreznost rezultatov spletnega iskanja.
• Priporočila za izdelke: Iskanje podobnosti vektorjev lahko pripravi prilagojena priporočila za izdelke na podlagi potrošnikove zgodovine brskanja ali iskanja.
• Boljše zagotavljanje zdravstvene oskrbe: zdravstveni raziskovalci in zdravniki uporabljajo iskanje vektorske podobnosti za optimizacijo kliničnih preskušanj z analizo vektorskih predstavitev ustreznih medicinskih raziskav.

Danes ni več mogoče upravljati, analizirati in iskati podatkov z uporabo običajnih tehnik, ki temeljijo na SQL. Internetni potrošniki postavljajo zapletene poizvedbe na spletu – na videz preproste za ljudi, vendar neverjetno zapletene za stroje (iskalnike), da jih razlagajo. Za stroje je dolgoletni izziv dešifriranje različnih oblik podatkov v strojno razumljivi obliki. 

Iskanje vektorske podobnosti omogoča iskalnim sistemom, da bolje razumejo kontekst komercialnih informacij.

Želite prebrati več pronicljive vsebine, povezane z AI? Obisk združiti.ai.