การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์คืออะไร & มีประโยชน์อย่างไร

การค้นหาข้อมูลสมัยใหม่เป็นโดเมนที่ซับซ้อน การค้นหาความคล้ายคลึงของเวกเตอร์หรือ VSS แสดงข้อมูลที่มีความลึกตามบริบทและส่งคืนข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากขึ้นแก่ผู้บริโภคเพื่อตอบสนองต่อคำค้นหา ลองมาเป็นตัวอย่างง่ายๆ 

ข้อความค้นหา เช่น "วิทยาการข้อมูล" และ "นิยายวิทยาศาสตร์" หมายถึงเนื้อหาประเภทต่างๆ แม้ว่าทั้งสองคำจะมีคำที่เหมือนกัน ("วิทยาศาสตร์") เทคนิคการค้นหาแบบดั้งเดิมจะจับคู่วลีทั่วไปเพื่อส่งคืนผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะไม่ถูกต้องในกรณีนี้ การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์จะพิจารณาความตั้งใจในการค้นหาจริงและความหมายของข้อความค้นหาเหล่านี้เพื่อให้ตอบกลับได้แม่นยำยิ่งขึ้น

บทความนี้จะกล่าวถึงแง่มุมต่างๆ ของการค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์ เช่น ส่วนประกอบ ความท้าทาย ประโยชน์ และกรณีการใช้งาน เอาล่ะ.

การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์ (VSS) คืออะไร

การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์จะค้นหาและดึงข้อมูลตามบริบทที่คล้ายคลึงกันจากคอลเลกชันขนาดใหญ่ของข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างโดยการแปลงเป็นการแสดงตัวเลขที่เรียกว่าเวกเตอร์หรือการฝัง

VSS สามารถจัดการรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงตัวเลข หมวดหมู่ ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ โดยจะแปลงแต่ละออบเจ็กต์ในคลังข้อมูลเป็นการแสดงเวกเตอร์มิติสูงที่สอดคล้องกับรูปแบบที่เกี่ยวข้อง (จะกล่าวถึงในส่วนถัดไป) 

โดยทั่วไปแล้ว VSS จะค้นหาวัตถุที่เปรียบเทียบได้ เช่น วลีหรือย่อหน้าที่คล้ายกัน หรือค้นหารูปภาพที่เกี่ยวข้องกันในระบบดึงข้อมูลรูปภาพจำนวนมาก บริษัทผู้บริโภคขนาดใหญ่ เช่น Amazon, eBay และ Spotify ใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อปรับปรุงผลการค้นหาสำหรับผู้ใช้หลายล้านคน กล่าวคือ ให้บริการเนื้อหาที่เกี่ยวข้องซึ่งผู้ใช้มักจะต้องการซื้อ ดู หรือฟังมากที่สุด

สามองค์ประกอบหลักของการค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์

ก่อนที่เราจะเข้าใจวิธีการทำงานของการค้นหาความคล้ายคลึงของเวกเตอร์ เรามาดูองค์ประกอบหลักกันก่อน ในขั้นต้น มีองค์ประกอบสำคัญสามประการสำหรับการปรับใช้ระเบียบวิธี VSS ที่มีประสิทธิภาพ:

1. การฝังแบบเวกเตอร์: การฝังแทนประเภทข้อมูลต่างๆ ในรูปแบบทางคณิตศาสตร์ เช่น อาร์เรย์หรือชุดตัวเลขที่เรียงลำดับ พวกเขาระบุรูปแบบในข้อมูลโดยใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์
2. เมตริกระยะทางหรือความคล้ายคลึงกัน: เป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณว่าเวกเตอร์สองตัวมีความคล้ายคลึงหรือสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิดเพียงใด
3. อัลกอริทึมการค้นหา: อัลกอริทึมช่วยค้นหาเวกเตอร์ที่คล้ายกันกับคำค้นหาที่กำหนด ตัวอย่างเช่น K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด หรืออัลกอริทึม KNN มักใช้ในระบบการค้นหาที่เปิดใช้งาน VSS เพื่อกำหนดเวกเตอร์ K ในชุดข้อมูลที่คล้ายกับข้อความค้นหาที่ระบุมากที่สุด

ตอนนี้ เรามาคุยกันว่าส่วนประกอบเหล่านี้ทำงานอย่างไรในระบบการค้นหา

การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์ทำงานอย่างไร

ขั้นตอนแรกในการใช้การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์คือการแสดงหรืออธิบายวัตถุในคลังข้อมูลเป็นการฝังเวกเตอร์ มันใช้วิธีการฝังเวกเตอร์ที่แตกต่างกัน เช่น ถุงมือ, เวิร์ด2เวคและ BERTเพื่อแมปวัตถุกับสเปซเวกเตอร์ 

สำหรับแต่ละรูปแบบข้อมูล เช่น ข้อความ เสียง และวิดีโอ VSS สร้างโมเดลการฝังที่แตกต่างกัน แต่ผลลัพธ์สุดท้ายของกระบวนการนี้คือการแสดงอาร์เรย์ตัวเลข 

ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างดัชนีที่สามารถจัดเรียงวัตถุที่คล้ายกันเข้าด้วยกันโดยใช้การแสดงตัวเลขเหล่านี้ อัลกอริทึมเช่น KNN ทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับการใช้ความคล้ายคลึงกันในการค้นหา อย่างไรก็ตาม เพื่อสร้างดัชนีคำที่คล้ายกัน ระบบค้นหาใช้วิธีสมัยใหม่ เช่น การแฮชที่ละเอียดอ่อนของท้องถิ่น (LSH) และ เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดโดยประมาณ (ANNOY). 

นอกจากนี้ อัลกอริธึม VSS จะคำนวณความคล้ายคลึงหรือการวัดระยะทาง เช่น ระยะทางแบบยุคลิด ความคล้ายคลึงโคไซน์ หรือความคล้ายคลึงของ Jaccard เพื่อเปรียบเทียบการแสดงเวกเตอร์ทั้งหมดในคอลเล็กชันข้อมูลและส่งคืนเนื้อหาที่คล้ายกันตามการสืบค้นของผู้ใช้

ความท้าทายและประโยชน์ของการค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์ที่สำคัญ

โดยรวมแล้ว จุดมุ่งหมายคือการค้นหาลักษณะทั่วไปของวัตถุข้อมูล อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้นำเสนอความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นหลายประการ

ความท้าทายหลักของการใช้ VSS

• เทคนิคการฝังเวกเตอร์ที่แตกต่างกันและการวัดความคล้ายคลึงกันนำเสนอผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน การเลือกการกำหนดค่าที่เหมาะสมสำหรับระบบค้นหาความคล้ายคลึงกันคือความท้าทายหลัก
• สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ VSS มีค่าใช้จ่ายสูงในการคำนวณ และต้องการ GPU ประสิทธิภาพสูงเพื่อสร้างดัชนีขนาดใหญ่
• เวกเตอร์ที่มีขนาดมากเกินไปอาจแสดงโครงสร้างและการเชื่อมต่อที่แท้จริงของข้อมูลได้ไม่ถูกต้อง ดังนั้น กระบวนการฝังเวกเตอร์จะต้องไม่มีการสูญเสีย ซึ่งเป็นความท้าทาย

ปัจจุบัน เทคโนโลยี VSS อยู่ระหว่างการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม มันยังสามารถให้ประโยชน์มากมายสำหรับประสบการณ์การค้นหาของบริษัทหรือผลิตภัณฑ์

ประโยชน์ของวีเอสเอส

• VSS ช่วยให้ระบบค้นหาสามารถค้นหาวัตถุที่คล้ายกันได้อย่างรวดเร็วอย่างไม่น่าเชื่อในประเภทข้อมูลที่หลากหลาย
• VSS ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการจัดการหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพ เนื่องจากจะแปลงออบเจกต์ข้อมูลทั้งหมดเป็นการฝังตัวเลขที่เครื่องสามารถประมวลผลได้อย่างง่ายดาย
• VSS สามารถจำแนกอ็อบเจกต์ในการค้นหาใหม่ที่ระบบอาจไม่เคยพบจากผู้บริโภค
• VSS เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการจัดการกับข้อมูลที่ไม่ดีและไม่สมบูรณ์ เนื่องจากสามารถค้นหาออบเจกต์ที่คล้ายกันตามบริบทได้ แม้ว่าจะไม่เข้ากันอย่างสมบูรณ์ก็ตาม
• สิ่งสำคัญที่สุดคือสามารถตรวจจับและจัดกลุ่มวัตถุที่เกี่ยวข้องตามขนาด (ปริมาณข้อมูลที่แปรผัน)

กรณีการใช้งานทางธุรกิจที่สำคัญของการค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์

ในธุรกิจเชิงพาณิชย์ เทคโนโลยี VSS สามารถปฏิวัติอุตสาหกรรมและแอพพลิเคชั่นได้หลากหลาย กรณีการใช้งานบางส่วน ได้แก่ :

• การตอบคำถาม: การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์สามารถค้นหาคำถามที่เกี่ยวข้องในฟอรัมถามตอบที่เกือบจะเหมือนกัน ช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางได้รับคำตอบที่ตรงประเด็นและแม่นยำยิ่งขึ้น
• การค้นหาเว็บด้วยความหมาย: การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์สามารถค้นหาเอกสารหรือหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องได้ โดยขึ้นอยู่กับ "ความใกล้เคียง" ของการแสดงเวกเตอร์ โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มความเกี่ยวข้องของผลการค้นหาเว็บ
• คำแนะนำผลิตภัณฑ์: การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์สามารถให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลตามประวัติการค้นหาหรือการค้นหาของผู้บริโภค
• การส่งมอบการดูแลสุขภาพที่ดีขึ้น: นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานด้านการดูแลสุขภาพใช้การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทดลองทางคลินิกโดยการวิเคราะห์การแสดงเวกเตอร์ของการวิจัยทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้อง

ทุกวันนี้ การจัดการ วิเคราะห์ และค้นหาข้อมูลโดยใช้เทคนิค SQL แบบเดิมๆ ไม่สามารถทำได้อีกต่อไป ผู้บริโภคอินเทอร์เน็ตถามคำถามที่ซับซ้อนบนเว็บ ซึ่งดูเหมือนง่ายสำหรับมนุษย์ แต่ซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อสำหรับเครื่อง (เสิร์ชเอ็นจิ้น) ในการตีความ เป็นความท้าทายที่มีมายาวนานสำหรับเครื่องจักรในการถอดรหัสรูปแบบต่างๆ ของข้อมูลในรูปแบบที่เครื่องเข้าใจได้ 

การค้นหาความคล้ายคลึงกันของเวกเตอร์ช่วยให้ระบบค้นหาเข้าใจบริบทของข้อมูลเชิงพาณิชย์ได้ดีขึ้น

ต้องการอ่านเนื้อหาเกี่ยวกับ AI เชิงลึกเพิ่มเติมหรือไม่ เยี่ยม unite.ai.