Vad är Vektorliknande Sökning (VSS) & Hur är det Användbart?

Modern data sökning är ett komplext område. Vektorliknande sökning, eller VSS, representerar data med kontextuell djup och returnerar mer relevant information till konsumenterna i 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 (“science”). En traditionell sök teknik skulle matcha vanliga fraser för att returnera relevanta resultat, vilket skulle vara inkorrekt i detta fall. Vektorliknande sökning skulle överväga den faktiska sök avsikt och betydelse av dessa sökfrågor för att returnera ett mer korrekt svar.

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

Vad är Vektorliknande Sökning (VSS)?

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

VSS kan hantera en mängd olika data format, inklusive numeriska, kategoriska, textbaserade, bild- och videoformat. Det omvandlar varje objekt i en data korpus till en högdimensionell vektor representation som motsvarar dess relevanta format (diskuteras i nästa avsnitt).

Vanligtvis hittar VSS liknande objekt, såsom liknande fraser eller stycken, eller hittar relaterade bilder i stora bildsöknings system. Stora konsumentföretag som Amazon (AMZN ), eBay och Spotify använder denna teknik för att förbättra sökresultaten för miljontals användare, dvs. servera relevant innehåll som användarna sannolikt vill köpa, titta på eller lyssna på.

De Tre Huvudsakliga Komponenterna i Vektorliknande Sökning

Innan vi förstår hur vektorliknande sökning fungerar, låt oss titta på dess viktigaste komponenter. Primärt finns det tre väsentliga komponenter för att implementera en effektiv VSS-metod:

1. Vektorinbäddningar: Inbäddningar representerar olika data typer i en matematisk format, dvs. en ordnad array eller uppsättning av nummer. De identifierar mönster i data med hjälp av matematiska beräkningar.
2. Avstånds- eller likhetsmått: Dessa är matematiska funktioner som beräknar hur lika eller nära relaterade två vektorer är.
3. Sök algoritmer: Algoritmer hjälper till att hitta liknande vektorer till en given sökfråga. Till exempel används K-Nearest Neighbors eller KNN-algoritmen ofta i VSS-aktiverade sök system för att bestämma K-vektorer i en datamängd som är mest lika en given indata fråga.

Nu, låt oss diskutera hur dessa komponenter fungerar i ett sök system.

Hur Fungerar Vektorliknande Sökning?

Det första steget i att implementera vektorliknande sökning är att representera eller beskriva objekt i data korpusen som vektorinbäddningar. Det använder olika vektorinbäddnings metoder, såsom GloVe, Word2vec och BERT, för att mappa objekt till vektor rummet.

För varje data format, som text, ljud och video, bygger VSS olika inbäddningsmodeller, men slutresultatet av denna process är en numerisk array representation.

Nästa steg är att skapa ett index som kan ordna liknande objekt tillsammans med hjälp av dessa numeriska representationer. En algoritm som KNN fungerar som grunden för att implementera sök likhet. Men för att indexera liknande termer, använder sök system moderna tillvägagångssätt, såsom Locality Sensitive Hashing (LSH) och Approximate Nearest Neighbor (ANNOY).

VSS-algoritmer beräknar också en likhets- eller avstånds mått, såsom euklidiskt avstånd, kosin likhet eller Jaccard likhet, för att jämföra alla vektor representationer i data samlingen och returnera liknande innehåll i svar på en användarfråga.

Stora Utmaningar och Fördelar med Vektorliknande Sökning

Sammanfattningsvis är målet att hitta gemensamma egenskaper bland data objekt. Men denna process presenterar flera potentiella utmaningar.

Huvudsakliga Utmaningar vid Implementering av VSS

• Olika vektorinbäddnings tekniker och likhetsmått presenterar olika resultat. Att välja rätt konfigurationer för likhets sökning system är den största utmaningen.
• För stora datamängder är VSS beräkningsmässigt dyrt och kräver högpresterande GPU:er för att skapa stora index.
• Vektorer med för många dimensioner kan inte korrekt representera datans äkta struktur och anslutningar. Därför måste vektorinbäddnings processen vara förlustfri, vilket är en utmaning.

För närvarande är VSS-tekniken under kontinuerlig utveckling och förbättring. Men den kan fortfarande ge många fördelar för ett företags eller produkts sök upplevelse.

Fördelar med VSS

• VSS tillåter sök system att hitta liknande objekt extremt snabbt på varierande data typer.
• VSS säkerställer effektiv minnes hantering eftersom det omvandlar alla data objekt till numeriska inbäddningar som maskiner kan enkelt bearbeta.
• VSS kan klassificera objekt på nya sök frågor 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 match.
• Det viktigaste är att den kan upptäcka och klustra relaterade objekt i stor skala (variabel data volym).

Stora Företags Användningsfall för Vektorliknande Sökning

I kommersiella företag kan VSS-tekniken revolutionera ett brett spektrum av branscher och tillämpningar. Några av dessa användningsfall inkluderar:

• Fråga-svar: Vektorliknande sökning kan hitta relaterade frågor i Q&A-forum som är nästan identiska, vilket möjliggör mer precisa och relevanta svar för slutanvändare.
• Semantisk webb sökning: Vektorliknande sökning kan hitta relaterade dokument eller webb sidor baserat på “närheten” av deras vektor representationer. Det syftar till att öka relevansen av webb sök resultaten.
• Produkt rekommendationer: Vektorliknande sökning kan ge personliga produkt rekommendationer baserat på konsumentens bläddring eller sök historia.
• Bättre sjukvård: Hälso- och sjukvård forskare och praktiker använder vektorliknande sökning för att optimera kliniska prövningar genom att analysera vektor representationer av relevant medicinsk forskning.

Idag är det inte längre möjligt att hantera, analysera och söka data med hjälp av traditionella SQL-baserade tekniker. Internet konsumenter ställer komplexa frågor på webben – tycks enkla för människor men extremt komplexa för maskiner (sök motorer) att tolka. Det är en långvarig utmaning för maskiner att tolka olika former av data i maskin förståelig format.

Vektorliknande sökning gör det möjligt för sök system att bättre förstå kontexten av kommersiell information.

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