Vad är vektorlikhetssökning och hur är det användbart?

Modern datasökning är en komplex domän. Vektorlikhetssökning, eller VSS, representerar data med kontextuellt djup och returnerar mer relevant information till konsumenterna som svar på en sökfråga. Låt oss ta ett enkelt exempel. 

Sökfrågor som "data science" och "science fiction" hänvisar till olika typer av innehåll trots att båda har ett gemensamt ord ("vetenskap"). En traditionell sökteknik skulle matcha vanliga fraser för att ge relevanta resultat, vilket skulle vara felaktigt i det här fallet. Vektorlikhetssökning skulle ta hänsyn till den faktiska sökavsikten och innebörden av dessa sökfrågor för att ge ett mer exakt svar.

Den här artikeln kommer att diskutera olika aspekter av vektorlikhetssökning, såsom dess komponenter, utmaningar, fördelar och användningsfall. Låt oss börja.

Vad är Vector Similarity Search (VSS)?

Vektorlikhetssökning hittar och hämtar kontextuellt liknande information från stora samlingar av strukturerad eller ostrukturerad data genom att omvandla den till numeriska representationer som kallas vektorer eller inbäddningar.

VSS kan hantera en mängd olika dataformat, inklusive numeriska, kategoriska, text-, bild- och videoformat. Den konverterar varje objekt i en datakorpus till en högdimensionell vektorrepresentation som motsvarar dess relevanta format (diskuteras i nästa avsnitt). 

Vanligast är att VSS lokaliserar jämförbara objekt, såsom liknande fraser eller stycken, eller hittar relaterade bilder i stora bildhämtningssystem. Storkonsumentföretag som Amazon, eBay och Spotify använder den här tekniken för att förbättra sökresultaten för miljontals användare, dvs. visa relevant innehåll som användare med största sannolikhet skulle vilja köpa, titta på eller lyssna på.

Tre huvudkomponenter av vektorlikhetssökning

Innan vi förstår hur vektorlikhetssökning fungerar, låt oss titta på dess huvudkomponenter. I första hand finns det tre viktiga komponenter för att implementera en effektiv VSS-metodik:

1. Vektorinbäddningar: Inbäddningar representerar olika datatyper i ett matematiskt format, dvs. en ordnad matris eller uppsättning siffror. De identifierar mönster i datan med hjälp av matematiska beräkningar.
2. Avstånds- eller likhetsmått: Dessa är matematiska funktioner som beräknar hur lika eller närbesläktade två vektorer är.
3. Sökalgoritmer: Algoritmer hjälper till att hitta vektorer som liknar en given sökfråga. Till exempel, K-närmaste grannar eller KNN-algoritm används ofta i VSS-aktiverade söksystem för att bestämma K vektorer i en datauppsättning som mest liknar en given indatafråga.

Låt oss nu diskutera hur dessa komponenter fungerar i ett söksystem.

Hur fungerar vektorlikhetssökning?

Det första steget för att implementera vektorlikhetssökning är att representera eller beskriva objekt i datakorpusen som vektorinbäddningar. Den använder olika vektorinbäddningsmetoder, som t.ex Handske, Word2vecoch BERTI, för att mappa objekt till vektorutrymmet. 

För varje dataformat, som text, ljud och video, bygger VSS olika inbäddningsmodeller, men slutresultatet av denna process är en numerisk arrayrepresentation. 

Nästa steg är att skapa ett index som kan arrangera liknande objekt tillsammans med hjälp av dessa numeriska representationer. En algoritm som KNN fungerar som grunden för att implementera söklikhet. Men för att indexera liknande termer använder söksystemen moderna tillvägagångssätt, som t.ex Lokalitetskänslig hashing (LSH) och Ungefärlig närmaste granne (ANNOY). 

VSS-algoritmer beräknar också en likhet eller ett avståndsmått, såsom euklidiskt avstånd, cosinuslikhet eller Jaccard-likhet, för att jämföra alla vektorrepresentationer i datainsamlingen och returnera liknande innehåll som svar på en användarfråga.

Stora utmaningar och fördelar med vektorlikhetssökning

Sammantaget är syftet att hitta gemensamma egenskaper bland dataobjekt. Denna process innebär dock flera potentiella utmaningar.

Huvudutmaningarna med att implementera VSS

• Olika vektorinbäddningstekniker och likhetsmått ger olika resultat. Att välja lämpliga konfigurationer för system för likhetssökning är den största utmaningen.
• För stora datamängder är VSS beräkningsmässigt kostsamt och behöver högpresterande GPU:er för att skapa storskaliga index.
• Vektorer med för många dimensioner kanske inte representerar datas autentiska struktur och kopplingar korrekt. Därför måste vektorinbäddningsprocessen vara förlustfri, vilket är en utmaning.

För närvarande är VSS-tekniken under kontinuerlig utveckling och förbättring. Det kan dock fortfarande ge många fördelar för ett företags eller produkts sökupplevelse.

Fördelar med VSS

• VSS tillåter söksystem att lokalisera liknande objekt otroligt snabbt på olika datatyper.
• VSS säkerställer effektiv minneshantering eftersom den omvandlar alla dataobjekt till numeriska inbäddningar som maskiner enkelt kan bearbeta.
• VSS kan klassificera objekt på nya sökfrågor som systemet kanske inte har stött på från konsumenterna.
• VSS är en utmärkt metod för att hantera dålig och ofullständig data eftersom den kan hitta kontextuellt liknande objekt även om de inte är en perfekt matchning.
• Det viktigaste är att den kan upptäcka och klustera relaterade objekt i skala (variabla datavolymer).

Stora företagsanvändningsfall av vektorlikhetssökning

I kommersiell verksamhet kan VSS-teknik revolutionera ett brett spektrum av industrier och applikationer. Några av dessa användningsfall inkluderar:

• Frågor som svarar: Vektorlikhetssökningen kan lokalisera relaterade frågor i Fråge- och Svarsforum som är nästan identiska, vilket möjliggör mer exakta och relevanta svar för slutanvändare.
• Semantisk webbsökning: Vektorlikhetssökning kan lokalisera relaterade dokument eller webbsidor beroende på "närheten" av deras vektorrepresentationer. Det syftar till att öka relevansen av sökresultat på webben.
• Produktrekommendationer: Vektorlikhetssökning kan göra personliga produktrekommendationer baserat på konsumentens surf- eller sökhistorik.
• Bättre vårdleverans: Hälso- och sjukvårdsforskare och praktiker använder vektorlikhetssökning för att optimera kliniska prövningar genom att analysera vektorrepresentationer av relevant medicinsk forskning.

Idag är det inte längre lönsamt att hantera, analysera och söka data med hjälp av konventionella SQL-baserade tekniker. Internetkonsumenter ställer komplexa frågor på webben – till synes enkla för människor men otroligt komplicerade för maskiner (sökmotorer) att tolka. Det är en långvarig utmaning för maskiner att dechiffrera olika former av data i maskinförståeligt format. 

Vektorlikhetssökning gör det möjligt för söksystem att bättre förstå sammanhanget för kommersiell information.

Vill du läsa mer insiktsfullt AI-relaterat innehåll? Besök förena.ai.