Що таке пошук векторної схожості та як він корисний?

Сучасний пошук даних – це складна область. Пошук векторної схожості, або VSS, представляє дані з контекстною глибиною та повертає більш релевантну інформацію споживачам у відповідь на пошуковий запит. Давайте розглянемо простий приклад.

Пошукові запити, такі як “наука про дані” та “наукова фантастика”, посилаються на різні типи контенту, незважаючи на те, що обидва мають спільне слово (“наука”). Традиційний пошуковий метод би порівнював спільні фрази, щоб повернути релевантні результати, що було б неточно в цьому випадку. Пошук векторної схожості би врахував фактичний пошуковий намір та значення цих пошукових запитів, щоб повернути більш точну відповідь.

Ця стаття обговорить різні аспекти пошуку векторної схожості, такі як його компоненти, виклики, переваги та випадки використання. Давайте почнемо.

Що таке пошук векторної схожості (VSS)?

Пошук векторної схожості знаходить та повертає контекстно схожу інформацію з великих колекцій структурованих або неструктурованих даних, перетворюючи їх у числові представлення, відомі як вектори або вкладення.

VSS може керувати різними форматами даних, включаючи числові, категорійні, текстові, зображення та відео. Він перетворює кожен об’єкт у корпусі даних у високовимірне векторне представлення, відповідне його релевантному формату (обговорюється у наступному розділі).

Найчастіше VSS знаходить порівнювані об’єкти, такі як схожі фрази або абзаци, або знаходить пов’язані зображення у великих системах пошуку зображень. Великі споживчі компанії, такі як Amazon, eBay та Spotify, використовують цю технологію, щоб покращити результати пошуку для мільйонів користувачів, тобто подавати релевантний контент, який користувачі найімовірніше хочуть купити, дивитися або слухати.

Три основні компоненти пошуку векторної схожості

Перед тим, як ми зрозуміємо, як працює пошук векторної схожості, давайте розглянемо його основні компоненти. Основно існують три необхідні компоненти для реалізації ефективної методології VSS:

1. Векторні вкладення: Вкладення представляють різні типи даних у математичному форматі, тобто у порядку масиву або набору чисел. Вони визначають закономірності у даних за допомогою математичних розрахунків.
2. Відстань або міра схожості: Це математичні функції, які обчислюють, наскільки схожі або тісно пов’язані два вектори.
3. Алгоритми пошуку: Алгоритми допомагають знайти схожі вектори до заданого пошукового запиту. Наприклад, K-Nearest Neighbors або KNN-алгоритм часто використовується у системах пошуку з підтримкою VSS, щоб визначити K векторів у наборі даних, які найбільш схожі на заданий вхідний запит.

Тепер давайте розглянемо, як ці компоненти працюють у системі пошуку.

Як працює пошук векторної схожості?

Перший крок у реалізації пошуку векторної схожості – представлення або опис об’єктів у корпусі даних у вигляді векторних вкладень. Він використовує різні методи векторних вкладень, такі як GloVe, Word2vec та BERT, щоб відобразити об’єкти у векторному просторі.

Для кожного формату даних, такого як текст, аудіо та відео, VSS будує різні моделі вкладень, але кінцевим результатом цього процесу є числове масивне представлення.

Наступний крок – створити індекс, який може впорядкувати схожі об’єкти разом за допомогою цих числових представлень. Алгоритм, такий як KNN, слугує основою для реалізації пошукової схожості. Однак для індексування схожих термінів пошукові системи використовують сучасні підходи, такі як Locality Sensitive Hashing (LSH) та Approximate Nearest Neighbor (ANNOY).

Також алгоритми VSS обчислюють міру схожості або відстані, таку як евклідова відстань, косинусна схожість або схожість Джаккарда, щоб порівняти всі векторні представлення у наборі даних та повернути схожий контент у відповідь на запит користувача.

Основні виклики та переваги пошуку векторної схожості

Загалом, мета полягає у знаходженні спільних характеристик серед об’єктів даних. Однак цей процес представляє кілька потенційних викликів.

Основні виклики реалізації VSS

• Різні методи векторних вкладень та міри схожості представляють різні результати. Вибору відповідних конфігурацій для систем пошуку схожості є основним викликом.
• Для великих наборів даних VSS є обчислювально дорогим і потребує високопродуктивних GPU для створення великомасштабних індексів.
• Вектори з занадто великою кількістю вимірів можуть не точно представляти справжню структуру та зв’язки даних. Отже, процес векторних вкладень повинен бути безвтратним, що є викликом.

Наразі технологія VSS перебуває у стадії безперервного розвитку та вдосконалення. Однак вона все ще може забезпечити багато переваг для досвіду пошуку компанії чи продукту.

Переваги VSS

• VSS дозволяє системам пошуку знаходити схожі об’єкти неймовірно швидко на різних типах даних.
• VSS забезпечує ефективне управління пам’яттю, оскільки він перетворює всі об’єкти даних у числові вкладення, які машини можуть легко обробляти.
• VSS може класифікувати об’єкти на нових пошукових запитах, яких система можу не зустрічала раніше від споживачів.
• VSS є чудовим методом для роботи з поганими та неповними даними, оскільки він може знаходити контекстно схожі об’єкти, навіть якщо вони не є ідеальним збігом.
• Найважливіше, що він може виявляти та кластеризувати пов’язані об’єкти у масштабі (змінних обсягів даних).

Основні бізнес-використання пошуку векторної схожості

У комерційному бізнесі технологія VSS може революціонізувати широкий спектр галузей та застосунків. Серед таких випадків використання:

• Відповіді на питання: Пошук векторної схожості може знаходити пов’язані питання на форумах Q&A, які майже ідентичні, що дозволяє отримувати більш точні та релевантні відповіді для кінцевих користувачів.
• Семантичний пошук у мережі: Пошук векторної схожості може знаходити пов’язані документи або веб-сторінки залежно від “близькості” їхніх векторних представлень. Він спрямований на підвищення релевантності результатів пошуку у мережі.
• Рекомендації продуктів: Пошук векторної схожості може забезпечувати персоналізовані рекомендації продуктів на основі історії пошуку або перегляду споживача.
• Краща доставка медичної допомоги: Дослідники та практики медичної галузі використовують пошук векторної схожості, щоб оптимізувати клінічні випробування, аналізуючи векторні представлення відповідних медичних досліджень.

Сьогодні вже не можна керувати, аналізувати та шукати дані за допомогою традиційних методів на основі SQL. Інтернет-споживачі задають складні запити у мережі – здавалося б, прості для людей, але неймовірно складні для машин (пошукових систем) для інтерпретації. Це давній виклик для машин розшифрувати різні форми даних у форматі, зрозумілому для машин.

Пошук векторної схожості робить можливим для систем пошуку краще розуміти контекст комерційної інформації.

Хочете прочитати більше цікавого контенту, пов’язаного з штучним інтелектом? Відвідайте unite.ai.