Sean Mullaney, Algolia’nın Baş Teknoloji Sorumlusu – Röportaj Serisi

Sean Mullaney, Algolia‘da Baş Teknoloji Sorumlusu’dur, bu bir uçtan uca, AI destekli arama ve keşif platformudur.

Sean, eski Stripe ve Google (GOOGL ) yöneticisi olup, mühendislik organizasyonlarını ölçeklendirmede, AI destekli Arama ve Keşif araçları geliştirmede ve API-öncelikli çözümleri küresel olarak büyütmede geçmiş deneyime sahiptir. Algolia’da, Google’dan sonra ikinci en büyük arama motorunu yönetiyor ve bu, her yıl 1,5 trilyon aramayla kullanılıyor. En son olarak, şirketin AlgoliaNeuralSearch’i piyasaya sürmesine liderlik etti – dünyanın en hızlı, hiper-ölçeklenebilir ve maliyet etkin vektör ve anahtar kelime arama API’si.

Bilgisayara ilk olarak ne çekti sizi?

10 yaşındayken, ebeveynlerim evimize ilk bilgisayarı getirdiler. İlk yapmak istediğim şey, bir kitaptan kopyaladığım bir metin macera oyununu yazmaktı. Birkaç yıl sonra, C++ öğrenmeye başladım, ancak bilgisayar oyunları tasarlamak ve inşa etmek, bilgisayar bilimlerini keşfetmeye başladığım genç bir teenager olarak büyük bir tutkum olarak kaldı.

Google’da 7 yıldan fazla çalıştınız ve strateji, operasyonlar, büyük veri ve makine öğrenimi üzerine çalışan takımların oluşturulmasına ve liderlik edilmesine yardımcı oldunuz. En sevdiğiniz proje nedir ve bu deneyimden neler öğrendiniz?

Reklamcılarımızın ürünlerimizi nasıl kullandıkları hakkında sahip olduğumuz büyük verileri kullanarak satış ekiplerine yardımcı olmak için bir yol bulduk. Müşterileri hangi ürünlerle, hangi zamanlarda yaklaştırmamız gerektiğini öngörmenin custom kurallarını (daha sonra daha karmaşık sinir ağları) geliştirdik. Google’da 1 milyondan fazla reklamverenle, bu araç satış ekiplerinin iğne deliğinden kurtulmalarına önemli ölçüde yardımcı oldu.

Son bir DevBit özetinde, Algolia’nın amacının kullanıcıların dünyayı dizine eklemelerine ve içeriği harekete geçirmelerine olanak sağlamak olduğunu söylediniz. Bu ifadeyi açıklar mısınız?

Asıl olarak, müşterilerimizin verilerinden değer elde etmelerine yardımcı olmak istiyoruz. İnternet, içerik ve e-ticaret ürünleri açısından büyük bir patlamaya neden oldu ve bu gelişme kesinlikle önemli bir kilometre taşı, ancak mevcut bilgilerin miktarı o kadar büyük ki, aslında ne aradığınızı bulmak giderek daha zor hale geliyor. Ancak arama ve keşif AI ile desteklendiğinde, büyüyen içerik listesi akıllıca erişilebilir ve gerçekten kullanıcıları desteklemek için harekete geçirilebilir, sadece onları bunaltmak için değil.

Eylül 2022’de Search.io ve özel NeuralSearch™ ürünü Algolia tarafından satın alındı, bu arama teknolojisini cụ olarak tartışabilir misiniz?

Kısaca, Algolia NeuralSearch, anahtar kelime eşleştirmeyi, vektör tabanlı doğal dil işleme ile birleştirir, bu da LLM’ler tarafından sağlanır ve tek bir API’de sunulur – endüstri ilk kez. Çözüm, vektörlerin ölçeklenebilir olmasını sağlayan ve diğer AI şirketlerinin,包括 ChatGPT’nin karşılaştığı sorunları 90% daha maliyet etkin bir şekilde çözen özel Neural Hashing tekniğimizi içerir. Bu đột phá ürünün gerçekten heyecan verici olan yanı, gerçek AI aramasını, kurumsal düzeydeki organizasyonlar için ölçeklenebilir hale getirmesidir.

Yeni teknoloji ayrıca, perakendeciler gibi müşterilerin, genellikle doğru veya herhangi bir sonuç veremeyecek kadar konuşmaya yönelik olan sorgulara (uzun kuyruklu) karşılık gelen içeriği anlamalarına ve sunmalarına olanak tanır. Bu, mevcut site aramalarının %55’ini oluşturur. AI aramasını sorgu anlaşılması, alma ve sıralama açısından uygulayan tek uçtan uca AI arama çözümü olarak, NeuralSearch gerçekten bu sorguları anlar ve kaçırılan fırsatları gelire dönüştürür.

NeuralSearch dışında, kullanılan diğer makine öğrenimi yöntemleri nelerdir?

AI’yi üç temel fonksiyonda uyguladık – sorgu anlaşılması, sorgu alma ve sonuçların sıralanması. Biz bunu Algolia’da AI arama sandviçi olarak adlandırıyoruz:

• Sorgu anlaşılması: Algolia’nın gelişmiş doğal dil anlaşılması (NLU) ve AI destekli vektör araması, serbest form doğal dil ifadesi anlayışını ve AI destekli sorgu kategorizasyonunu sağlar ve sorguyu analiz için hazırlar ve yapılandırır. Ayrıca, kullanıcı geri bildirimi temelinde uyarlanabilir öğrenme, niyet anlayışını iyileştirir.
• Alma: Sonuçların en ilgili olanları alınır ve en ilgili olandan en az ilgili olana sıralanır. Alma işlemi, Neural Hashing sonuçlarını, aynı dizin kullanarak kolay alma ve sıralama için paralel olarak anahtar kelimelerle birleştirir. Bu yaklaşım, ‘null sonuç’ sorununu çözer ve tıklama konumlarını ve tıklama oranlarını önemli ölçüde iyileştirir. Arama ve keşif alanında hiçbir arama platformu bu güçlü özelliği sunmaz.
• Sıralama: Son olarak, en iyi sonuçlar, Algolia’nın AI destekli yeniden sıralaması tarafından en üstte tutulur, bu da arama sorgusuna bağlı birçok sinyali dikkate alır (tam anahtar kelime eşleştirmesi puanı, bağlamsal kişiselleştirme profili, öğelerin popülerliği, anlamsal eşleştirmesi puanı vb.) ve maksimum alaka düzeyine ulaşmayı öğrenir.

Ek olarak, dizin değiştiğinde, yeni ürünler eklendiğinde, yeni içerik yüklediğinde veya terimlerin yeni anlamlar kazandığında, AI destekli Algolia NeuralSearch ürünü otomatik olarak öğrenir ve uyarlar. Ek personel veya manuel operasyona gerek duymaz. Anahtar kelimeleri veya kavramları – belki de her ikisinin bir karışımı – otomatik olarak eşleştirecektir, sorgu veya arama ifadesine bağlı olarak. Bu gerçekten aramayı otomatik pilotluğa geçirir.

Algolia, ücretsiz planını 10.000 kayıttan 1 milyon kayıda çıkardı, bu kararın arkasındaki düşünce nedir ve pazar nasıl tepki verdi?

Özellikle, geliştirici dostu olmak için Algolia’nın fiyatlandırmasını ve paketlemesini iki yeni geliştirici odaklı planla değiştirdik: ücretsiz bir “Build” planı ve kolayca ölçeklenebilir, uygun fiyatlı bir “Grow” planı. Yeni Build planı, geliştiricilerin Algolia’da depolayabileceği ücretsiz kayıtların sayısını 10.000’den 1 milyon kayda çıkardı. Bu, geliştiricilerin Algolia’da dizine ekleyebileceği ücretsiz kayıtların sayısında 100 kat artış anlamına geliyor. Ayrıca, Algolia Grow planında arama isteklerinin maliyetini %50, kayıtların maliyetini %60 azalttı.

Güncellenen “Build” fiyatlandırma planının arkasındaki düşünce, geliştiricilere AI destekli Arama ve Keşif platformunun tüm yeteneklerine ücretsiz erişim sağlamaktır. “Grow” planı, bir geliştiricinin uygulamasını ölçeklendirme zamanı geldiğinde, geliştiricilere canlı üretim ortamları için daha geliştirici dostu kullanım tabanlı fiyatlandırma sağlar.

Burada önemli bir not, herhangi bir tasarımcı, yaratıcı veya inşa edici – ister amatör ister tam zamanlı bir yazılım mühendisi olsun – hızlı ve kolay bir şekilde tüm araçlara, belgelere, örnek kodlara, eğitim içeriğine ve çok platformlu entegrasyon yeteneklerine erişebilir ve verilerini yönetmek, arama ön yüzü oluşturmak, analitikleri yapılandırmak ve daha fazlasını yapmak için ücretsiz olarak erişim sağlayabilir. Ayrıca, 5 milyondan fazla geliştiriciden oluşan büyüyen bir geliştirici topluluğuna anında erişim sağlar.

Arama kişiselleştirme araçları hakkında konuşabilir misiniz?

Algolia, şirketlerin veri kullanarak önerileri iyileştirmelerine yardımcı olmak için çeşitli arama kişiselleştirme araçları sunar, bu da farklı türde öneriler ve veriyi gerçekten bu önerileri sürmek için kullanmanın benzersiz yolları sağlar.

Örneğin:

• Popülerlik: Müşterilerinizin gerçekleştirdiği aramalarla ilgili ve popülerlik açısından trend olan diğer öğeleri önerin.
• Değerlendirme tabanlı: İnsanlar en iyi derecelendirmeye sahip ürünleri satın almak ister.
• Kişiselleştirilmiş: Son satın alma, gezinme geçmişi, konum veya diğer faktörler temelinde, bu diğer ürünleri önerin.

Bu veri odaklı yöntemler, müşteriler ürünlerle nasıl etkileşime girdiğine bağlı olarak sonuçları nhanh bir şekilde iyileştirmeye ve geliştirmeye yardımcı olabilir, böylece gerçekten dönüştürme olasılığı en yüksek ürünleri önerme olasılığınız daha yüksektir.

Algolia’yı thế world’un en ölçeklenebilir hibrit AI arama motoru olarak tanımladınız. Nasıl bu kadar verimli bir şekilde ölçeklendirildi?

Bunun sebebi Neural Hashing’dir. Bu öncü çözüm, her bir sorguyu sıkıştırır ve önemli ölçüde hızlandırır. Hash benzerliği hesaplamak, standart vektör benzerliklerine göre çok daha hızlıdır ve sonuçları milisaniyeler içinde döndürür.

Neural Hashing, AI algoritmasını üretim için çeşitli kullanım durumlarına koymak için bir đột phádır. AI destekli sorgu işleme ve yeniden sıralama ile birleştirildiğinde, site aramasında AI’nin tam gücünü serbest bırakma vaadini taşır. Algolia’nın özel đột pháından önce, vektör tabanlı arama, üretim ortamında çalıştırılması için hesaplama açısından çok pahalıydı.

Algolia hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Algolia’da çalışmak heyecan verici bir zaman ve yetenekli, tutkulu insanlarla konuşmaya başlamak için her zaman istekliyiz, bunlar bizimle birlikte dünyanın en iyi arama teknolojisini inşa etme yolculuğuna katılmak isteyen kişilerdir. Eğer bu sizseniz, sizi https://www.algolia.com/careers/ adresindeki mevcut açıklarımıza göz atmaya davet ediyorum.