Sean Mullaney, Chief Technology Officer tại Algolia – Loạt Phỏng Vấn

Sean Mullaney là Chief Technology Officer tại Algolia, một nền tảng tìm kiếm và khám phá AI toàn diện.

Sean là một cựu giám đốc điều hành của Stripe và Google (GOOGL ) với kinh nghiệm về việc mở rộng các tổ chức kỹ thuật, phát triển các công cụ Tìm kiếm và Khám phá AI và phát triển các giải pháp API-first toàn cầu. Tại Algolia, ông đang giám sát công nghệ đằng sau công cụ tìm kiếm lớn thứ hai sau Google, được sử dụng cho hơn 1,5 nghìn tỷ tìm kiếm mỗi năm. Gần đây nhất, ông đã lãnh đạo việc ra mắt AlgoliaNeuralSearch – API tìm kiếm vector và từ khóa nhanh nhất, có khả năng mở rộng và tiết kiệm chi phí nhất trên thế giới.

Điều gì đã thu hút bạn đến với khoa học máy tính?

Khi tôi 10 tuổi, bố mẹ tôi đã mua máy tính đầu tiên về nhà. Điều đầu tiên tôi muốn làm là tìm hiểu cách viết một trò chơi phiêu lưu văn bản mà tôi đã sao chép từ một cuốn sách. Một vài năm sau, tôi bắt đầu học C++, nhưng thiết kế và xây dựng trò chơi máy tính vẫn là một niềm đam mê lớn của tôi khi tôi bắt đầu khám phá khoa học máy tính.

Bạn đã dành hơn 7 năm tại Google, nơi bạn đã giúp xây dựng và lãnh đạo các đội làm việc về chiến lược, hoạt động, dữ liệu lớn và học máy. Dự án yêu thích của bạn là gì và bạn đã học được gì từ kinh nghiệm này?

Chúng tôi đã tìm ra cách sử dụng tất cả dữ liệu lớn mà chúng tôi có về cách các nhà quảng cáo sử dụng sản phẩm của chúng tôi để giúp các đội bán hàng. Chúng tôi đã viết các quy tắc tùy chỉnh (sau này là các mạng nơ-ron phức tạp hơn) để dự đoán哪些 khách hàng chúng tôi nên tiếp cận với sản phẩm nào tại thời điểm nào để tối đa hóa khả năng một nhân viên bán hàng sẽ mang lại doanh thu. Với hơn 1 triệu nhà quảng cáo trên Google, công cụ này đã giúp các đội bán hàng tìm thấy những khách hàng tiềm năng.

Trong một bản tóm tắt DevBit gần đây, bạn đã mô tả mục đích của Algolia là cho phép người dùng lập chỉ mục thế giới và đưa nội dung vào hoạt động. Bạn có thể giải thích rõ hơn về câu nói này?

Cuối cùng, chúng tôi muốn giúp khách hàng của mình nhận được giá trị từ dữ liệu của họ. Internet đã tạo ra một sự bùng nổ lớn về nội dung và sản phẩm thương mại điện tử, và mặc dù sự phát triển này là một cột mốc quan trọng, nhưng sự thật là nó cũng làm cho việc tìm kiếm những gì bạn đang tìm kiếm trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, khi tìm kiếm và khám phá được hỗ trợ bởi AI, danh sách nội dung ngày càng tăng có thể được truy cập thông minh và đưa vào hoạt động để giúp người dùng, không chỉ làm cho họ bị choáng ngợp.

Vào tháng 9 năm 2022, Search.io và sản phẩm độc quyền NeuralSearch ™ của họ đã được Algolia mua lại, bạn có thể thảo luận về công nghệ tìm kiếm này?

Tóm lại, Algolia NeuralSearch tích hợp khớp từ khóa với xử lý ngôn ngữ tự nhiên vector dựa trên LLMs trong một API duy nhất – một điều đầu tiên trong ngành. Giải pháp này kết hợp kỹ thuật Neural Hashing độc quyền và đầu tiên của chúng tôi, giúp việc sử dụng vector trở nên có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí hơn 90% – một vấn đề mà các công ty AI khác, bao gồm cả ChatGPT, phải đối mặt. Điều thực sự thú vị về sản phẩm đột phá này là nó làm cho tìm kiếm AI có thể mở rộng cho các tổ chức cấp doanh nghiệp.

Công nghệ mới này cũng cho phép khách hàng, chẳng hạn như các nhà bán lẻ, hiểu và cung cấp nội dung phù hợp với các truy vấn thường quá đối话 để cung cấp kết quả chính xác hoặc bất kỳ kết quả nào (được coi là dài đuôi). Những điều này chiếm 55% tìm kiếm trang web hiện tại. Với tư cách là giải pháp tìm kiếm AI duy nhất áp dụng AI trên cả hiểu truy vấn, thu hồi và xếp hạng, NeuralSearch thực sự hiểu những truy vấn này và biến những cơ hội bị bỏ lỡ thành doanh thu.

Ngoài Neuralsearch ™, những phương pháp học máy nào khác đang được sử dụng?

Chúng tôi đã tích hợp AI trên ba chức năng chính – hiểu truy vấn, thu hồi và xếp hạng kết quả. Chúng tôi tại Algolia gọi đây là “bánh mì kẹp thịt tìm kiếm AI”:

• Hiểu truy vấn: Algolia hiểu ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến (NLU) và tìm kiếm vector AI cung cấp biểu thức ngôn ngữ tự nhiên miễn phí và phân loại truy vấn AI để chuẩn bị và cấu trúc truy vấn cho phân tích. Hơn nữa, học tập thích ứng dựa trên phản hồi của người dùng tinh chỉnh sự hiểu biết về ý định.
• Thu hồi: Sau đó, các kết quả liên quan nhất sẽ được thu hồi và xếp hạng từ liên quan nhất đến ít liên quan nhất. Quá trình thu hồi kết hợp kết quả Neural Hashing song song với từ khóa bằng cách sử dụng cùng một chỉ mục cho việc thu hồi và xếp hạng dễ dàng. Cách tiếp cận này giải quyết vấn đề “kết quả null” và cải thiện đáng kể vị trí nhấp và tỷ lệ nhấp.
• Xếp hạng: Cuối cùng, các kết quả tốt nhất sẽ được đẩy lên trên bởi xếp hạng lại AI của Algolia, tính đến nhiều tín hiệu được gắn vào truy vấn tìm kiếm, (bao gồm cả điểm số khớp từ khóa chính xác, hồ sơ cá nhân hóa ngữ cảnh, mức độ phổ biến của các mục, điểm số khớp ngữ nghĩa, v.v.) và học cách đạt được sự liên quan tối đa.

Ngoài ra, khi chỉ mục thay đổi, sản phẩm mới được thêm vào, nội dung mới được tải lên hoặc khi các thuật ngữ có ý nghĩa mới, sản phẩm Algolia NeuralSearch được hỗ trợ bởi AI sẽ học hỏi và điều chỉnh tự động. Nó không yêu cầu thêm nhân lực hoặc hoạt động thủ công. Nó sẽ tự động khớp từ khóa hoặc khái niệm – có thể là sự kết hợp của cả hai – tùy thuộc vào truy vấn hoặc cụm từ tìm kiếm. Điều này thực sự giúp tìm kiếm tự động.

Algolia gần đây đã tăng kế hoạch miễn phí từ 10.000 bản ghi lên 1 triệu bản ghi, suy nghĩ của bạn về điều này là gì và thị trường đã phản ứng như thế nào?

Chúng tôi đã chọn phát triển giá cả và đóng gói của Algolia để trở nên thân thiện hơn với nhà phát triển với việc giới thiệu hai kế hoạch mới dành cho nhà phát triển: một kế hoạch “xây dựng” miễn phí và một kế hoạch “phát triển” cung cấp khả năng mở rộng dễ dàng với giá cả phải chăng. Kế hoạch Xây dựng mới tăng số lượng bản ghi miễn phí mà một nhà phát triển có thể lưu trữ trong Algolia từ 10.000 lên 1 triệu bản ghi. Điều này đại diện cho sự tăng 100 lần số bản ghi miễn phí mà các nhà phát triển hiện có thể lập chỉ mục trong Algolia. Ngoài ra, Algolia đã giảm 50% chi phí yêu cầu tìm kiếm trong kế hoạch Phát triển và 60% chi phí bản ghi.

Ý tưởng đằng sau kế hoạch “xây dựng” cập nhật của chúng tôi là cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập miễn phí vào toàn bộ bộ tính năng của nền tảng Tìm kiếm và Khám phá AI. Kế hoạch “Phát triển”, khi một nhà phát triển sẵn sàng mở rộng ứng dụng của mình, cho phép các nhà phát triển có giá cả phải chăng dựa trên việc sử dụng cho các môi trường sản xuất trực tiếp.

Một lưu ý quan trọng ở đây là bất kỳ nhà thiết kế, người tạo hoặc nhà xây dựng nào – dù họ là một kỹ sư phần mềm không chuyên hoặc hoàn toàn cam kết – đều có thể nhanh chóng và dễ dàng truy cập tất cả các công cụ, tài liệu, mã mẫu, nội dung giáo dục và khả năng tích hợp đa nền tảng cần thiết để bắt đầu làm việc với dữ liệu của họ, xây dựng giao diện tìm kiếm, cấu hình phân tích và nhiều hơn nữa – tất cả đều miễn phí. Hơn nữa, họ sẽ có quyền truy cập ngay vào một cộng đồng nhà xây dựng đang phát triển với hơn 5 triệu người xây dựng.

Bạn có thể thảo luận về các công cụ cá nhân hóa tìm kiếm được cung cấp?

Algolia cung cấp một số công cụ cá nhân hóa tìm kiếm cho các công ty để tận dụng dữ liệu và cải thiện các khuyến nghị, bao gồm các loại khuyến nghị khác nhau và cách thức độc đáo để tận dụng dữ liệu và thúc đẩy các khuyến nghị này.

Một số ví dụ bao gồm:

• Xu hướng: Đề xuất các mục khác đang thịnh hành và liên quan đến các tìm kiếm mà khách hàng của bạn đã thực hiện.
• Dựa trên xếp hạng: Người dùng muốn mua sản phẩm với xếp hạng tốt nhất.
• Cá nhân hóa: Dựa trên những gì bạn đã mua lần trước, lịch sử duyệt web, vị trí hoặc các yếu tố khác, chúng tôi đề xuất các sản phẩm khác.

Những phương pháp dựa trên dữ liệu này có thể giúp nhanh chóng cải thiện và tăng cường kết quả dựa trên cách khách hàng tương tác với sản phẩm, vì vậy bạn có nhiều khả năng đề xuất các sản phẩm thực sự chuyển đổi tốt nhất.

Bạn đã mô tả Algolia là công cụ tìm kiếm AI hybrid có khả năng mở rộng nhất trên thế giới. Algolia đã được thiết kế như thế nào để mở rộng hiệu quả?

Tất cả đều quay trở lại Neural Hashing. Giải pháp đột phá này nén và tăng tốc đáng kể mỗi truy vấn. Việc tính toán sự tương tự được băm nhanh hơn nhiều so với sự tương tự vector tiêu chuẩn và trả về kết quả trong vài mili giây.

Neural Hashing đại diện cho một bước đột phá trong việc đưa thu hồi AI vào sản xuất cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Kết hợp với xử lý truy vấn AI và xếp hạng lại, nó hứa hẹn sẽ giải phóng toàn bộ sức mạnh của AI cho tìm kiếm trên trang web. Trước khi Algolia đạt được đột phá độc quyền, tìm kiếm dựa trên vector đã quá tốn kém về mặt tính toán để chạy trong sản xuất.

Phần của bánh mì kẹp thịt mà tôi muốn tập trung nhiều nhất là phần thịt: thu hồi. Lý do chúng tôi nói rằng chúng tôi là công cụ tìm kiếm AI toàn diện duy nhất là vì đã có một cuộc chiến liên tục trong ngành tìm kiếm để thêm AI vào thu hồi. Thu hồi thông tin là một quá trình cực kỳ phức tạp, và nó càng phức tạp hơn khi phải làm chủ thu hồi AI hiệu suất cao và tiết kiệm chi phí ở quy mô lớn. Chúng tôi đã làm chủ nó với kỹ thuật Neural Hashing đột phá. Bằng cách đó, chúng tôi đã cơ bản giành chiến thắng trong cuộc tìm kiếm “Đại bàng” của tìm kiếm AI.

Có điều gì khác bạn muốn chia sẻ về Algolia?

Đây là một thời điểm thú vị để làm việc tại Algolia và chúng tôi luôn sẵn sàng bắt đầu cuộc trò chuyện với những người tài năng và đam mê muốn tham gia cùng chúng tôi trong hành trình xây dựng công nghệ tìm kiếm tốt nhất trên thế giới. Nếu điều đó nghe có vẻ như bạn, tôi mời bạn xem các vị trí tuyển dụng hiện tại của chúng tôi tại https://www.algolia.com/careers/.