Що таке пошук векторної подібності та чим він корисний?

Сучасний пошук даних є складною областю. Пошук за векторною схожістю, або VSS, представляє дані з контекстною глибиною та повертає споживачам більш релевантну інформацію у відповідь на пошуковий запит. Візьмемо простий приклад. 

Такі пошукові запити, як «наука про дані» та «наукова фантастика», стосуються різних типів вмісту, незважаючи на те, що обидва мають спільне слово («наука»). Традиційний метод пошуку зіставляв би загальні фрази, щоб повернути релевантні результати, які в цьому випадку були б неточними. Пошук за векторною схожістю враховує фактичну мету пошуку та значення цих пошукових запитів, щоб отримати точнішу відповідь.

У цій статті обговорюватимуться різні аспекти пошуку схожості векторів, такі як його компоненти, проблеми, переваги та випадки використання. Давайте почнемо.

Що таке пошук векторної подібності (VSS)?

Пошук за векторною схожістю знаходить і отримує контекстуально схожу інформацію з великих колекцій структурованих або неструктурованих даних, перетворюючи її в числові представлення, відомі як вектори або вбудовування.

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, що відповідає його відповідному формату (обговорюється в наступному розділі). 

Найчастіше VSS знаходить порівнювані об’єкти, наприклад подібні фрази чи абзаци, або знаходить пов’язані зображення у великих системах пошуку зображень. Великі споживчі компанії, такі як Amazon, eBay і Spotify, використовують цю технологію для покращення результатів пошуку для мільйонів користувачів, тобто надання релевантного вмісту, який користувачі, швидше за все, захочуть купити, переглянути або послухати.

Три основні компоненти пошуку векторної подібності

Перш ніж ми зрозуміємо, як працює пошук векторної подібності, давайте розглянемо його основні компоненти. Перш за все, є три важливі компоненти для впровадження ефективної методології VSS:

1. Векторні вбудовування: вбудовування представляють різні типи даних у математичному форматі, тобто впорядкований масив або набір чисел. Вони визначають закономірності в даних за допомогою математичних розрахунків.
2. Показники відстані або подібності: це математичні функції, які обчислюють, наскільки схожі або тісно пов’язані два вектори.
3. Алгоритми пошуку: Алгоритми допомагають знайти вектори, подібні до певного пошукового запиту. Наприклад, K-найближчі сусіди або алгоритм KNN часто використовується в системах пошуку з підтримкою VSS для визначення K векторів у наборі даних, які найбільше схожі на заданий вхідний запит.

Тепер давайте обговоримо, як ці компоненти працюють у пошуковій системі.

Як працює пошук векторної схожості?

Першим кроком у реалізації пошуку схожості векторів є представлення або опис об’єктів у корпусі даних як вбудованих векторів. Він використовує різні методи вбудовування векторів, наприклад Рукавичка, Word2vec та БЕРТ, щоб відобразити об’єкти у векторному просторі. 

Для кожного формату даних, наприклад тексту, аудіо та відео, VSS будує різні моделі вбудовування, але кінцевим результатом цього процесу є представлення числового масиву. 

Наступним кроком є ​​створення індексу, який може впорядкувати схожі об’єкти разом, використовуючи ці числові представлення. Такий алгоритм, як KNN, служить основою для реалізації подібності пошуку. Однак для індексації подібних термінів пошукові системи використовують сучасні підходи, як-от Хешування з урахуванням місцевості (LSH) та Приблизний найближчий сусід (ДРАТУЄ). 

Крім того, алгоритми VSS обчислюють міру подібності або відстані, наприклад евклідову відстань, косинусну подібність або подібність Жаккара, щоб порівняти всі векторні представлення в колекції даних і повернути подібний вміст у відповідь на запит користувача.

Основні проблеми та переваги пошуку векторної подібності

Загалом, метою є знайти спільні характеристики серед об’єктів даних. Однак цей процес створює кілька потенційних проблем.

Основні проблеми впровадження VSS

• Різні методи вбудовування векторів і показники подібності дають різні результати. Вибір відповідних конфігурацій для систем пошуку подібності є головним завданням.
• Для великих наборів даних VSS потребує великих обчислень і потребує високопродуктивних графічних процесорів для створення великомасштабних індексів.
• Вектори із занадто великою кількістю вимірів можуть неточно відображати автентичну структуру та зв’язки даних. Отже, процес вбудовування вектора має бути без втрат, що є складним завданням.

В даний час технологія VSS постійно розвивається і вдосконалюється. Однак це все ще може надати багато переваг для компанії або досвіду пошуку продукту.

Переваги VSS

• VSS дозволяє пошуковим системам неймовірно швидко знаходити подібні об’єкти на різних типах даних.
• VSS забезпечує ефективне керування пам’яттю, оскільки він перетворює всі об’єкти даних у числові вбудовування, які машини можуть легко обробити.
• VSS може класифікувати об’єкти за новими пошуковими запитами, які система, можливо, не знайшла від споживачів.
• VSS є чудовим методом роботи з поганими та неповними даними, оскільки він може знаходити контекстно подібні об’єкти, навіть якщо вони не ідеально збігаються.
• Найважливіше те, що він може виявляти та кластеризувати пов’язані об’єкти в масштабі (змінні обсяги даних).

Основні бізнес-випадки використання пошуку векторної подібності

У комерційному бізнесі технологія VSS може революціонізувати широкий спектр галузей і застосувань. Деякі з цих випадків використання включають:

• Відповіді на запитання: Пошук за векторною схожістю може знаходити пов’язані запитання на форумах із запитаннями та відповідями, які є майже ідентичними, дозволяючи кінцевим користувачам отримувати більш точні та відповідні відповіді.
• Семантичний веб-пошук: пошук векторної подібності може знайти пов’язані документи або веб-сторінки залежно від «близькості» їх векторних зображень. Він спрямований на підвищення релевантності результатів веб-пошуку.
• Рекомендації щодо продукту: пошук векторної подібності може давати персоналізовані рекомендації щодо продукту на основі історії веб-перегляду чи пошуку споживача.
• Краще надання медичних послуг: Дослідники та практики охорони здоров’я використовують пошук подібності векторів для оптимізації клінічних випробувань шляхом аналізу векторних зображень відповідних медичних досліджень.

Сьогодні вже неможливо керувати, аналізувати та шукати дані за допомогою звичайних методів на основі SQL. Інтернет-споживачі задають складні запити в Інтернеті – здавалося б, прості для людей, але неймовірно складні для інтерпретації машин (пошукових систем). Розшифровка різних форм даних у машинно-зрозумілому форматі — це давня проблема для машин. 

Пошук за векторною подібністю дає змогу пошуковим системам краще розуміти контекст комерційної інформації.

Хочете читати більше пізнавального контенту, пов’язаного зі ШІ? Відвідайте unite.ai.