Встраивание векторов 101: ключ к семантическому поиску

26 января 2023 г.

Векторное встраивание — это мощная технология, которая преобразует текст в многомерный вектор, позволяя компьютерам понимать и обрабатывать значение слов и фраз так же, как это делают люди. Это позволяет поисковым системам выдавать более релевантные и точные результаты, что дает разработчикам возможность создавать свои собственные семантические поисковые системы с такими же возможностями, как у Google.

В этой статье мы погрузимся в мир векторного встраивания и узнаем, как оно революционизирует наш поиск информации. Мы рассмотрим все, что вам нужно знать, чтобы начать создавать свои собственные семантические поисковые системы, от понимания основ векторного встраивания до просмотра его в действии на реальных примерах, таких как поиск подкастов на естественном языке Spotify.

Важность семантического поиска

Все мы сталкивались с этим: вводили ключевые слова в поисковую систему и надеялись на лучшее. Но проблема в том, что поиск по ключевым словам может быть удачным или неудачным. Конечно, он может дать вам список веб-сайтов, содержащих введенные вами слова, но действительно ли это то, что вы ищете? Используйте семантический поиск, метод, который выходит за рамки простых ключевых слов, чтобы понять истинное назначение и контекст вашего запроса.

Семантический поиск предназначен для получения наиболее релевантных и точных результатов. Он учитывает цель вашего поиска, отношения между словами и контекст, в котором они появляются. Другими словами, вы должны быть уверены, что найдете то, что ищете, и быстро.

В основе семантического поиска лежит встраивание векторов.

Расшифровка секрета осмысленного поиска

Векторное встраивание — это ключ к раскрытию возможностей машинного обучения. Они соединяют реальный мир и мир чисел, понятных компьютерам. Думайте о них как об упрощенном числовом представлении сложных данных, упрощающем выполнение общих алгоритмов машинного обучения на наборах данных.

Процесс преобразования текста в вектор начинается с определения набора слов или фраз и представления их в виде вектора. Затем эти векторы корректируются таким образом, чтобы похожие векторы представляли слова с похожими значениями. Это делается путем обучения модели на большом наборе текстовых данных и корректировки векторов в зависимости от контекста, в котором появляются слова.

Преимущества векторных вложений многочисленны. Машинное обучение может выйти за рамки человеческой интуиции и генерировать фактические метрики для количественной оценки семантического сходства путем преобразования объектов реального мира в векторные представления. Например, чтобы определить сходство между фильмами, мы можем посмотреть на людей, которые смотрели и оценили один и тот же фильм, а также какие другие фильмы они смотрели и оценивали. Но вручную обрабатывать такие данные слишком сложно и громоздко. Вот почему эти данные необходимо передать в какую-то нейронную сеть, чтобы уменьшить количество измерений этих векторов.

Короче говоря, векторные вложения — это ключ к осмыслению сложных данных и секрет силы семантического поиска. Независимо от того, работаете ли вы с текстовыми данными, данными изображения или чем-то еще, векторное встраивание может помочь вам разобраться во всем этом.

Векторное индексирование: ключ к эффективному поиску

Векторное индексирование — это следующий шаг на пути внедрения векторов. Это способ разобраться в многомерном пространстве наших данных и обеспечить быстрый поиск ближайшего соседа. Организация векторов в структуру данных позволяет перемещаться по векторам и находить наиболее близкие с точки зрения семантического сходства. Это делает векторное индексирование ключом к эффективному и точному поиску с использованием векторных вложений.

С векторной индексацией мы можем взять векторы, созданные на предыдущем шаге, и организовать их в структуру данных, которая сделает поиск быстрым и точным. Это делает векторное индексирование настолько эффективным, что позволяет нам быстро и эффективно выполнять поиск в больших наборах данных, возвращая наиболее релевантные результаты.

Хотя создание векторного индекса может быть сложным процессом, существуют сторонние решения, которые могут упростить этот процесс, такие как Pinecone, Milvus и Faiss. Эти поставщики предоставляют управляемую базу данных векторов и хранят векторные вложения с идентификаторами, которые связывают ваши данные с объектами, которые они представляют, что позволяет вам выполнять поиск по этим данным с помощью простого API и клиента. Это позволит вам сосредоточиться на своих данных, а не на технических аспектах индексации векторов.

Векторное встраивание на практике: реальные примеры и будущее поиска

• Обработка естественного языка (NLP). Встраивание векторов используется в задачах NLP, таких как языковой перевод, суммирование текста и анализ настроений. Эти задачи требуют понимания смысла текста, а встраивание векторов позволяет определить семантическое сходство между словами, словосочетаниями и предложениями.
• Поиск изображений. Встраивание векторов также используется при поиске изображений, чтобы найти изображения, похожие на заданное изображение. Это можно использовать в таких приложениях, как поисковые системы для стоковых фотографий и видео, а также в беспилотных автомобилях для распознавания объектов в окружающей среде.
• Поисковые системы. Встраивание векторов используется в поисковых системах для предоставления более точных результатов за счет понимания смысла запроса и релевантности документов. Это позволяет таким компаниям, как Google и Facebook, предоставлять точные и релевантные результаты.
• Поиск подкастов. Векторные вложения также используются при поиске подкастов на таких платформах, как Spotify. Поиск подкастов на естественном языке Spotify позволяет пользователям искать эпизоды подкастов на естественном языке, а не полагаться на сопоставление ключевых слов и терминов. Spotify использует последние достижения в области глубокого обучения/обработки естественного языка (NLP) и методы векторного поиска, такие как Approximate Nearest Neighbor (ANN), чтобы предоставлять своим пользователям быстрые и точные результаты.

Преобразование поиска, по одному вектору за раз

Важно отметить, что эта технология не является универсальным решением. В зависимости от данных, с которыми вы работаете, могут быть существующие модели, которые вы можете использовать, или вам может потребоваться время, чтобы убедиться, что ваша модель хорошо фиксирует ваши данные. Но при правильном подходе встраивание векторов может сделать поиск более точным, релевантным и похожим на человека.

Поскольку объем данных продолжает расти беспрецедентными темпами, традиционный поиск по ключевым словам станет менее эффективным. Встраивание векторов будет иметь решающее значение для преобразования поиска по одному вектору за раз.

---

Оригинал