Що таке пошук за подібністю векторів та як він корисний?

Сучасний пошук даних – це складна галузь. Пошук за подібністю векторів, або VSS, представляє дані з контекстною глибиною та повертає більш актуальну 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 вмісту, незважаючи на те, що обидва мають спільне слово (“наука”). Традиційний пошуковий метод би зіставляв спільні фрази, щоб повернути актуальні результати, що було б неточно в цьому випадку. Пошук за подібністю векторів би розглядав фактичний пошуковий намір та значення цих пошукових запитів, щоб повернути більш точну відповідь.

Ця стаття обговорюватиме різні аспекти пошуку за подібністю векторів, такі як його компоненти, виклики, переваги та випадки використання. Давайте почнемо.

Що таке пошук за подібністю векторів (VSS)?

Пошук за подібністю векторів знаходить та повертає контекстно подібну 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 даних на високовимірне векторне представлення, що відповідає його відповідному формату (обговорюється в наступному розділі).

Найчастіше VSS знаходить порівнювані об’єкти, такі як подібні 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 для покращення результатів пошуку для мільйонів користувачів, тобто подають актуальний вміст, який користувачі найімовірніше хочуть купити, дивитися або слухати.

Три основні компоненти пошуку за подібністю векторів

Перед тим, як ми зрозуміємо, як працює пошук за подібністю векторів, давайте розглянемо його основні компоненти. Насамперед існують три основні компоненти для реалізації ефективної методології VSS:

1. Векторні вкладення: Вкладення представляють різні типи даних у математичному форматі, тобто впорядкованому масиві або наборі чисел. Вони визначають закономірності у даних за допомогою математичних розрахунків.
2. Відстань або міра подібності: Це математичні функції, які обчислюють, наскільки подібні або тісно пов’язані два вектори.
3. Алгоритми пошуку: Алгоритми допомагають знайти подібні вектори до даного пошукового запиту. Наприклад, K-Nearest Neighbors або алгоритм KNN часто використовується у системах пошуку, що підтримують VSS, для визначення K векторів у наборі даних, які найбільш схожі на заданий вхідний запит.

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

Як працює пошук за подібністю векторів?

Перший крок у реалізації пошуку за подібністю векторів полягає у представленні або описі об’єктів у даних у вигляді векторних вкладень. Він використовує різні методи векторних вкладень, такі як GloVe, Word2vec та BERT, для відображення об’єктів 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 полягає у створенні індексу, який може розставити подібні об’єкти разом за допомогою цих числових представлень. Алгоритм, такий як KNN, служить основою для реалізації подібності пошуку. Однак для індексування подібних термінів системи пошуку використовують сучасні підходи, такі як Locality Sensitive Hashing (LSH) та Approximate Nearest Neighbor (ANNOY).

Також алгоритми VSS обчислюють міру подібності або відстані, таку як евклідова відстань, косинусна подібність або подібність Джаккарда, для порівняння всіх векторних представлень у наборі даних та повернення подібного вмісту у відповідь на запит користувача.

Основні виклики та переваги пошуку за подібністю векторів

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

Основні виклики реалізації VSS

• Різні методи векторних вкладень та міри подібності представляють різні результати. Вибору відповідних конфігурацій для систем пошуку подібності 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 безвідходним, 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 подібні об’єкти надзвичайно швидко на різних типах даних.
• VSS забезпечує ефективне керування 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, з якими система можливо не зустрічалася раніше.
• VSS є чудовим методом для роботи з поганими та неповними даними, оскільки він може знаходити контекстно подібні об’єкти, навіть якщо вони не є ідеальним збігом.
• Найважливіше, що він може виявляти та групувати пов’язані об’єкти у масштабі (змінний обсяг даних).

Основні бізнес-використання пошуку за подібністю векторів

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

• Відповіді на запитання: Пошук за подібністю векторів може знаходити пов’язані запитання у форумах запитань та відповідей, які майже ідентичні, що дозволяє надавати більш точні та актуальні відповіді кінцевим користувачам.
• Семантичний пошук у мережі: Пошук за подібністю векторів може знаходити пов’язані документи або веб-сторінки залежно від “близькості” їхніх векторних представлень. Він спрямований на підвищення актуальності результатів пошуку у мережі.
• Рекомендації продуктів: Пошук за подібністю векторів може надавати персоналізовані рекомендації продуктів на основі історії переглядів або пошуку споживача.
• Краща доставка медичної допомоги: Дослідники та практики охорони здоров’я використовують пошук за подібністю векторів для оптимізації клінічних випробувань, аналізуючи векторні представлення відповідних медичних досліджень.

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

Пошук за подібністю векторів дозволяє системам пошуку краще розуміти контекст комерційної інформації.

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