Vektör Benzerlik Araması Nedir ve Nasıl Yararlıdır?

Modern veri arama, karmaşık bir alandır. Vektör benzerlik araması veya VSS, bağlamsal derinliğe sahip verileri temsil eder ve bir arama sorgusuna yanıt olarak tüketicilere daha alakalı bilgiler verir. Basit bir örnek verelim. 

"Veri bilimi" ve "bilimkurgu" gibi arama sorguları, her ikisinin de ortak bir kelimesi ("bilim") olmasına rağmen farklı içerik türlerini ifade eder. Geleneksel bir arama tekniği, bu durumda yanlış olacak ilgili sonuçları döndürmek için yaygın ifadeleri eşleştirir. Vektör benzerliği araması, daha doğru bir yanıt döndürmek için bu arama sorgularının gerçek arama amacını ve anlamını dikkate alır.

Bu makale, bileşenleri, zorlukları, faydaları ve kullanım durumları gibi vektör benzerlik araştırmasının çeşitli yönlerini tartışacaktır. Hadi başlayalım.

Vektör Benzerlik Araması (VSS) nedir?

Vektör benzerliği araması, büyük yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veri koleksiyonlarından bağlamsal olarak benzer bilgileri vektörler veya yerleştirmeler olarak bilinen sayısal gösterimlere dönüştürerek bulur ve alır.

VSS, sayısal, kategorik, metin, görüntü ve video dahil olmak üzere çeşitli veri formatlarını yönetebilir. Bir veri topluluğundaki her nesneyi, ilgili formatına (sonraki bölümde ele alınacaktır) karşılık gelen yüksek boyutlu bir vektör temsiline dönüştürür. 

En yaygın olarak, VSS, benzer ifadeler veya paragraflar gibi karşılaştırılabilir nesneleri bulur veya geniş görüntü alma sistemlerinde ilgili görüntüleri bulur. Amazon, eBay ve Spotify gibi büyük tüketici şirketleri, bu teknolojiyi milyonlarca kullanıcı için arama sonuçlarını iyileştirmek, yani kullanıcıların büyük olasılıkla satın almak, izlemek veya dinlemek isteyecekleri ilgili içeriği sunmak için kullanır.

Vektör Benzerlik Aramasının Üç Ana Bileşeni

Vektör benzerlik aramasının nasıl çalıştığını anlamadan önce ana bileşenlerine bakalım. Öncelikle, etkili bir VSS metodolojisini uygulamak için üç temel bileşen vardır:

1. Vektör yerleştirmeleri: Gömmeler, farklı veri türlerini matematiksel bir formatta, yani sıralı bir dizi veya sayı kümesinde temsil eder. Matematiksel hesaplamalar kullanarak verilerdeki kalıpları tanımlarlar.
2. Mesafe veya benzerlik metrikleri: Bunlar, iki vektörün ne kadar benzer veya yakından ilişkili olduğunu hesaplayan matematiksel fonksiyonlardır.
3. Arama algoritmaları: Algoritmalar, belirli bir arama sorgusuna benzer vektörleri bulmaya yardımcı olur. Örneğin, K-En Yakın Komşular veya KNN algoritması, belirli bir girdi sorgusuna en çok benzeyen bir veri kümesindeki K vektörlerini belirlemek için VSS özellikli arama sistemlerinde sıklıkla kullanılır.

Şimdi bu bileşenlerin bir arama sisteminde nasıl çalıştığını tartışalım.

Vektör Benzerlik Araması Nasıl Çalışır?

Vektör benzerlik araştırmasının uygulanmasındaki ilk adım, veri topluluğundaki nesneleri vektör katıştırmaları olarak temsil etmek veya tanımlamaktır. gibi farklı vektör gömme yöntemleri kullanır. Eldiven, Word2vec, ve Bert, nesneleri vektör uzayına eşlemek için. 

Metin, ses ve video gibi her veri formatı için VSS farklı gömme modelleri oluşturur, ancak bu işlemin nihai sonucu sayısal bir dizi temsilidir. 

Bir sonraki adım, bu sayısal gösterimleri kullanarak benzer nesneleri bir arada düzenleyebilen bir dizin oluşturmaktır. KNN gibi bir algoritma, arama benzerliğini uygulamak için temel görevi görür. Ancak, benzer terimleri dizine eklemek için arama sistemleri modern yaklaşımları kullanır; Yerelliğe Duyarlı Hashing (LSH) ve Yaklaşık En Yakın Komşu (ANNOY). 

Ayrıca VSS algoritmaları, veri koleksiyonundaki tüm vektör temsillerini karşılaştırmak ve bir kullanıcı sorgusuna yanıt olarak benzer içerik döndürmek için Öklid mesafesi, kosinüs benzerliği veya Jaccard benzerliği gibi bir benzerlik veya mesafe ölçüsü hesaplar.

Vektör Benzerlik Aramasının Başlıca Zorlukları ve Faydaları

Genel olarak amaç, veri nesneleri arasında ortak özellikler bulmaktır. Bununla birlikte, bu süreç birkaç potansiyel zorluk sunar.

VSS Uygulamanın Temel Zorlukları

• Farklı vektör gömme teknikleri ve benzerlik ölçümleri farklı sonuçlar sunar. Benzerlik arama sistemleri için uygun konfigürasyonları seçmek asıl zorluktur.
• Büyük veri kümeleri için VSS, hesaplama açısından maliyetlidir ve büyük ölçekli dizinler oluşturmak için yüksek performanslı GPU'lara ihtiyaç duyar.
• Çok fazla boyuta sahip vektörler, verilerin gerçek yapısını ve bağlantılarını tam olarak temsil etmeyebilir. Bu nedenle, vektör gömme işlemi kayıpsız olmalıdır ki bu bir zorluktur.

Şu anda, VSS teknolojisi sürekli olarak geliştirilmekte ve geliştirilmektedir. Ancak yine de bir şirketin veya ürünün arama deneyimi için pek çok fayda sağlayabilir.

VSS'nin Faydaları

• VSS, arama sistemlerinin benzer nesneleri çeşitli veri türlerinde inanılmaz derecede hızlı bulmasına olanak tanır.
• VSS, tüm veri nesnelerini makinelerin kolayca işleyebileceği sayısal katıştırmalara dönüştürdüğü için verimli bellek yönetimi sağlar.
• VSS, sistemin tüketicilerden karşılaşmamış olabileceği yeni arama sorgularındaki nesneleri sınıflandırabilir.
• VSS, mükemmel bir eşleşme olmasalar bile bağlamsal olarak benzer nesneleri bulabildiğinden, zayıf ve eksik verilerle başa çıkmak için mükemmel bir yöntemdir.
• En önemlisi, ilgili nesneleri ölçekte (değişken veri hacimleri) algılayabilir ve kümeleyebilir.

Vektör Benzerlik Aramasının Başlıca Ticari Kullanım Durumları

Ticari işlerde, VSS teknolojisi çok çeşitli endüstrilerde ve uygulamalarda devrim yaratabilir. Bu kullanım durumlarından bazıları şunları içerir:

• Yanıtlanan sorular: Vektör benzerlik araması, Soru-Cevap forumlarında neredeyse aynı olan ilgili soruları bulabilir ve son kullanıcılar için daha kesin ve uygun yanıtlar verilmesine olanak tanır.
• Anlamsal web araması: Vektör benzerlik araması, vektör temsillerinin "yakınlığına" bağlı olarak ilgili belgeleri veya web sayfalarını bulabilir. Web arama sonuçlarının alaka düzeyini artırmayı amaçlar.
• Ürün önerileri: Vektör benzerlik araması, tüketicinin göz atma veya arama geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri yapabilir.
• Daha iyi sağlık hizmeti sunumu: Sağlık hizmeti araştırmacıları ve pratisyenleri, ilgili tıbbi araştırmaların vektör temsillerini analiz ederek klinik deneyleri optimize etmek için vektör benzerliği araştırmasını kullanır.

Günümüzde geleneksel SQL tabanlı teknikleri kullanarak verileri yönetmek, analiz etmek ve aramak artık mümkün değil. İnternet tüketicileri, web'de insanlar için basit gibi görünen ancak makinelerin (arama motorları) yorumlaması için inanılmaz derecede karmaşık olan karmaşık sorgular soruyor. Makinelerin farklı veri biçimlerini makine tarafından anlaşılabilir biçimde deşifre etmesi, makineler için uzun süredir devam eden bir zorluktur. 

Vektör benzerlik araması, arama sistemlerinin ticari bilgilerin bağlamını daha iyi anlamasını mümkün kılar.

AI ile ilgili daha anlayışlı içerik okumak ister misiniz? Ziyaret etmek birleştirmek.ai.