Шта је претрага векторске сличности и како је корисна?

Савремена претрага података је сложен домен. Претраживање векторске сличности, или ВСС, представља податке са контекстуалном дубином и враћа релевантније информације потрошачима као одговор на упит за претрагу. Узмимо једноставан пример. 

Упити за претрагу као што су „наука о подацима“ и „научна фантастика“ односе се на различите врсте садржаја упркос томе што оба имају заједничку реч („наука“). Традиционална техника претраживања би се подударала са уобичајеним фразама да би дала релевантне резултате, што би у овом случају било нетачно. Претрага векторске сличности би узела у обзир стварну намеру претраге и значење ових упита за претрагу да би дала тачнији одговор.

Овај чланак ће расправљати о различитим аспектима претраге векторске сличности, као што су његове компоненте, изазови, предности и случајеви употребе. Почнимо.

Шта је претраживање векторске сличности (ВСС)?

Претраживање сличности вектора проналази и преузима контекстуално сличне информације из великих колекција структурираних или неструктурираних података тако што их трансформише у нумеричке репрезентације познате као вектори или уграђивање.

ВСС може да управља различитим форматима података, укључујући нумеричке, категоричке, текстуалне, сликовне и видео записе. Конвертује сваки објекат у корпусу података у високодимензионални векторски приказ који одговара његовом релевантном формату (о коме се говори у следећем одељку). 

Најчешће, ВСС лоцира упоредиве објекте, попут сличних фраза или пасуса, или проналази повезане слике у огромним системима за проналажење слика. Велике потрошачке компаније као што су Амазон, еБаи и Спотифај користе ову технологију да побољшају резултате претраге за милионе корисника, односно да сервирају релевантан садржај који би корисници највероватније желели да купе, гледају или слушају.

Три главне компоненте претраге векторске сличности

Пре него што схватимо како функционише претрага векторске сличности, погледајмо његове главне компоненте. Пре свега, постоје три основне компоненте за примену ефикасне ВСС методологије:

1. Уграђивање вектора: Уграђивање представља различите типове података у математичком формату, тј. уређени низ или скуп бројева. Они идентификују обрасце у подацима користећи математичке прорачуне.
2. метрика удаљености или сличности: Ово су математичке функције које израчунавају колико су два вектора слична или блиско повезана.
3. Алгоритми претраге: Алгоритми помажу у проналажењу вектора сличних датом упиту за претрагу. На пример, К-најближи суседи или КНН алгоритам се често користи у ВСС-омогућеним системима за претрагу за одређивање К вектора у скупу података који су најсличнији датом улазном упиту.

Хајде сада да разговарамо о томе како ове компоненте функционишу у систему за претрагу.

Како функционише претрага сличности вектора?

Први корак у имплементацији претраге векторске сличности је представљање или описивање објеката у корпусу података као векторских уградњи. Користи различите методе уградње вектора, као нпр Рукавица, Ворд2вец, и БЕРТ, за мапирање објеката у векторски простор. 

За сваки формат података, као што су текст, аудио и видео, ВСС гради различите моделе уграђивања, али крајњи резултат овог процеса је представљање нумеричког низа. 

Следећи корак је креирање индекса који може да организује сличне објекте заједно користећи ове нумеричке репрезентације. Алгоритам попут КНН-а служи као основа за имплементацију сличности претраживања. Међутим, за индексирање сличних појмова, системи за претрагу користе савремене приступе, као нпр Хеширање осетљиво на локацију (ЛСХ) Приближни најближи комшија (НЕМОЋНО). 

Такође, ВСС алгоритми израчунавају меру сличности или удаљености, као што је Еуклидска раздаљина, косинусна сличност или сличност Јакарда, да би упоредили све векторске репрезентације у колекцији података и вратили сличан садржај као одговор на упит корисника.

Главни изазови и предности претраге векторских сличности

Све у свему, циљ је пронаћи заједничке карактеристике међу објектима података. Међутим, овај процес представља неколико потенцијалних изазова.

Главни изазови имплементације ВСС

• Различите технике уградње вектора и мере сличности дају различите резултате. Одабир одговарајућих конфигурација за системе за претраживање сличности је главни изазов.
• За велике скупове података, ВСС је рачунски скуп и треба му ГПУ високих перформанси за креирање индекса великих размера.
• Вектори са превише димензија можда неће тачно представљати аутентичну структуру и везе података. Дакле, процес уграђивања вектора мора бити без губитака, што је изазов.

Тренутно је ВСС технологија у сталном развоју и побољшању. Међутим, и даље може пружити многе предности за искуство претраге компаније или производа.

Предности ВСС

• ВСС омогућава системима за претрагу да лоцирају сличне објекте невероватно брзо на различитим типовима података.
• ВСС обезбеђује ефикасно управљање меморијом јер претвара све објекте података у нумеричке уградње које машине могу лако да обрађују.
• ВСС може класификовати објекте на новим упитима за претрагу на које систем можда није наишао од потрошача.
• ВСС је одличан метод за рад са лошим и непотпуним подацима јер може пронаћи контекстуално сличне објекте чак и ако се не поклапају савршено.
• Оно што је најважније, може да открије и групише повезане објекте у великој мери (променљиве количине података).

Главни случајеви пословне употребе претраге векторских сличности

У комерцијалном пословању, ВСС технологија може револуционирати широк спектар индустрија и апликација. Неки од ових случајева употребе укључују:

• Одговори на питања: Претрага векторске сличности може лоцирати сродна питања у форумима за питања и одговоре која су скоро идентична, омогућавајући прецизније и релевантније одговоре за крајње кориснике.
• Семантичка веб претрага: Претрага векторске сличности може лоцирати повезане документе или веб странице у зависности од „близине“ њихових векторских репрезентација. Циљ му је да повећа релевантност резултата веб претраге.
• Препоруке производа: Претрага векторске сличности може да направи персонализоване препоруке производа на основу потрошачеве историје прегледања или претраге.
• Боља испорука здравствене заштите: Истраживачи и практичари у здравству користе претрагу векторске сличности како би оптимизовали клиничка испитивања анализом векторских репрезентација релевантних медицинских истраживања.

Данас више није изводљиво управљати, анализирати и претраживати податке користећи конвенционалне технике засноване на СКЛ-у. Корисници интернета постављају сложене упите на вебу – наизглед једноставни за људе, али невероватно сложени за машине (претраживаче) за тумачење. За машине је дугогодишњи изазов да дешифрују различите облике података у машински разумљивом формату. 

Претрага векторске сличности омогућава системима за претрагу да боље разумеју контекст комерцијалних информација.

Желите да читате више проницљивих садржаја у вези са вештачком интелигенцијом? Посетите ујединити.аи.