Tìm kiếm tương tự Vector là gì và nó hữu ích như thế nào?

Tìm kiếm dữ liệu hiện đại là một lĩnh vực phức tạp. Tìm kiếm tương tự vectơ, hoặc VSS, biểu thị dữ liệu có độ sâu theo ngữ cảnh và trả về thông tin phù hợp hơn cho người tiêu dùng để đáp ứng truy vấn tìm kiếm. Hãy lấy một ví dụ đơn giản. 

Các truy vấn tìm kiếm như “khoa học dữ liệu” và “khoa học viễn tưởng” đề cập đến các loại nội dung khác nhau mặc dù cả hai đều có một từ chung (“khoa học”). Một kỹ thuật tìm kiếm truyền thống sẽ khớp các cụm từ phổ biến để trả về các kết quả có liên quan, điều này sẽ không chính xác trong trường hợp này. Tìm kiếm tương tự vectơ sẽ xem xét mục đích tìm kiếm thực tế và ý nghĩa của các truy vấn tìm kiếm này để trả về phản hồi chính xác hơn.

Bài viết này sẽ thảo luận về các khía cạnh khác nhau của tìm kiếm tương tự vectơ, chẳng hạn như các thành phần, thách thức, lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Hãy bắt đầu nào.

Tìm kiếm tương tự véc tơ (VSS) là gì?

Tìm kiếm tương tự vectơ tìm và truy xuất thông tin tương tự theo ngữ cảnh từ các tập hợp lớn dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc bằng cách chuyển đổi nó thành các biểu diễn số được gọi là vectơ hoặc phần nhúng.

VSS có thể quản lý nhiều định dạng dữ liệu, bao gồm số, phân loại, văn bản, hình ảnh và video. Nó chuyển đổi từng đối tượng trong kho dữ liệu thành biểu diễn vectơ chiều cao tương ứng với định dạng có liên quan của nó (được thảo luận trong phần tiếp theo). 

Thông thường nhất, VSS định vị các đối tượng có thể so sánh được, chẳng hạn như các cụm từ hoặc đoạn văn tương tự hoặc tìm các hình ảnh liên quan trong các hệ thống truy xuất hình ảnh rộng lớn. Các công ty tiêu dùng lớn như Amazon, eBay và Spotify sử dụng công nghệ này để cải thiện kết quả tìm kiếm cho hàng triệu người dùng, tức là phục vụ nội dung có liên quan mà người dùng có nhiều khả năng muốn mua, xem hoặc nghe nhất.

Ba thành phần chính của Tìm kiếm tương tự Vector

Trước khi chúng ta hiểu cách hoạt động của tìm kiếm tương tự véc tơ, hãy xem xét các thành phần chính của nó. Về cơ bản, có ba thành phần thiết yếu để thực hiện một phương pháp VSS hiệu quả:

1. Các phép nhúng vectơ: Các phép nhúng biểu thị các loại dữ liệu khác nhau ở định dạng toán học, nghĩa là một mảng hoặc tập hợp số có thứ tự. Họ xác định các mẫu trong dữ liệu bằng các phép tính toán học.
2. Số liệu về khoảng cách hoặc độ tương tự: Đây là các hàm toán học tính toán mức độ giống nhau hoặc có liên quan chặt chẽ của hai vectơ.
3. Các thuật toán tìm kiếm: Các thuật toán giúp tìm các vectơ tương tự cho một truy vấn tìm kiếm nhất định. Ví dụ, K-Những người hàng xóm gần nhất hoặc thuật toán KNN thường được sử dụng trong các hệ thống tìm kiếm hỗ trợ VSS để xác định K vectơ trong tập dữ liệu giống nhất với truy vấn đầu vào đã cho.

Bây giờ, hãy thảo luận về cách các thành phần này hoạt động trong hệ thống tìm kiếm.

Tìm kiếm tương tự Vector hoạt động như thế nào?

Bước đầu tiên trong việc thực hiện tìm kiếm độ tương tự véc-tơ là biểu diễn hoặc mô tả các đối tượng trong kho dữ liệu dưới dạng nhúng véc-tơ. Nó sử dụng các phương pháp nhúng vector khác nhau, chẳng hạn như Găng tay, Word2vecvà Chứng nhận, để ánh xạ các đối tượng vào không gian vectơ. 

Đối với mỗi định dạng dữ liệu, như văn bản, âm thanh và video, VSS xây dựng các mô hình nhúng khác nhau nhưng kết quả cuối cùng của quá trình này là một biểu diễn mảng số. 

Bước tiếp theo là tạo một chỉ mục có thể sắp xếp các đối tượng tương tự với nhau bằng cách sử dụng các biểu diễn số này. Một thuật toán như KNN đóng vai trò là nền tảng để thực hiện tìm kiếm tương tự. Tuy nhiên, để lập chỉ mục các thuật ngữ tương tự, các hệ thống tìm kiếm sử dụng các phương pháp hiện đại, chẳng hạn như Băm nhạy cảm cục bộ (LSH) và Hàng xóm gần nhất (ANNOY). 

Ngoài ra, các thuật toán VSS tính toán độ tương tự hoặc thước đo khoảng cách, chẳng hạn như khoảng cách Euclide, độ tương tự cosine hoặc độ tương tự Jaccard, để so sánh tất cả các biểu diễn vectơ trong tập hợp dữ liệu và trả về nội dung tương tự để đáp ứng truy vấn của người dùng.

Những thách thức & lợi ích chính của tìm kiếm tương tự véc tơ

Nhìn chung, mục đích là để tìm các đặc điểm chung giữa các đối tượng dữ liệu. Tuy nhiên, quá trình này đưa ra một số thách thức tiềm năng.

Những thách thức chính khi triển khai BHXHVN

• Các kỹ thuật nhúng véc-tơ khác nhau và các phép đo tương tự đưa ra các kết quả khác nhau. Chọn cấu hình thích hợp cho các hệ thống tìm kiếm tương tự là thách thức chính.
• Đối với các bộ dữ liệu lớn, VSS tốn kém về mặt tính toán và cần GPU hiệu suất cao để tạo các chỉ mục quy mô lớn.
• Các vectơ có quá nhiều kích thước có thể không thể hiện chính xác cấu trúc và kết nối xác thực của dữ liệu. Do đó, quá trình nhúng vectơ phải không bị mất dữ liệu, đây là một thách thức.

Hiện tại, công nghệ VSS đang được phát triển và cải tiến liên tục. Tuy nhiên, nó vẫn có thể mang lại nhiều lợi ích cho trải nghiệm tìm kiếm của công ty hoặc sản phẩm.

Lợi ích của BHXHVN

• VSS cho phép các hệ thống tìm kiếm định vị các đối tượng tương tự cực kỳ nhanh trên các loại dữ liệu khác nhau.
• VSS đảm bảo quản lý bộ nhớ hiệu quả vì nó chuyển đổi tất cả các đối tượng dữ liệu thành các nhúng số mà máy có thể dễ dàng xử lý.
• VSS có thể phân loại các đối tượng trên các truy vấn tìm kiếm mới mà hệ thống có thể chưa gặp phải từ người tiêu dùng.
• VSS là một phương pháp tuyệt vời để xử lý dữ liệu kém và không đầy đủ vì nó có thể tìm thấy các đối tượng tương tự theo ngữ cảnh ngay cả khi chúng không khớp hoàn hảo.
• Quan trọng nhất, nó có thể phát hiện và phân cụm các đối tượng liên quan theo tỷ lệ (khối lượng dữ liệu thay đổi).

Các trường hợp sử dụng kinh doanh chính của Tìm kiếm tương tự Vector

Trong kinh doanh thương mại, công nghệ VSS có thể cách mạng hóa một loạt các ngành công nghiệp và ứng dụng. Một số trường hợp sử dụng này bao gồm:

• Trả lời câu hỏi: Tìm kiếm tương tự véc tơ có thể định vị các câu hỏi liên quan trong các diễn đàn Hỏi & Đáp gần giống nhau, cho phép người dùng cuối có câu trả lời chính xác và phù hợp hơn.
• Tìm kiếm web theo ngữ nghĩa: Tìm kiếm tương tự véc tơ có thể định vị các tài liệu hoặc trang web liên quan tùy thuộc vào “sự gần gũi” của các biểu diễn véc tơ của chúng. Nó nhằm mục đích tăng mức độ liên quan của kết quả tìm kiếm trên web.
• Đề xuất sản phẩm: Tìm kiếm tương tự vectơ có thể đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm hoặc duyệt web của người tiêu dùng.
• Cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tốt hơn: Các nhà nghiên cứu và học viên chăm sóc sức khỏe sử dụng tìm kiếm tương tự véc tơ để tối ưu hóa các thử nghiệm lâm sàng bằng cách phân tích các biểu diễn véc tơ của nghiên cứu y học có liên quan.

Ngày nay, việc quản lý, phân tích và tìm kiếm dữ liệu bằng các kỹ thuật dựa trên SQL thông thường không còn khả thi nữa. Người tiêu dùng Internet hỏi các truy vấn phức tạp trên web – có vẻ đơn giản đối với con người nhưng cực kỳ phức tạp đối với máy móc (công cụ tìm kiếm) để giải thích. Việc giải mã các dạng dữ liệu khác nhau ở định dạng mà máy có thể hiểu được là một thách thức lâu dài đối với máy móc. 

Tìm kiếm tương tự vectơ giúp các hệ thống tìm kiếm có thể hiểu rõ hơn về ngữ cảnh của thông tin thương mại.

Bạn muốn đọc nội dung sâu sắc hơn liên quan đến AI? Thăm nom đoàn kết.ai.