ベクトル検索の背後にある科学: 情報検索をどのように変革するか

今日のデータセンターとオンライン リポジトリ内のデータは急激に増加しており、組織にとって情報管理の課題は新たな時代の到来をもたらしています。 膨大なストレージ容量を超えて、この膨大なビッグデータのプールを効率的に取得することが最大の関心事となっています。 ベクトル検索アルゴリズムは革新的なソリューションとして登場し、組織がこのデータの洪水に効果的に対処できるようにします。 この記事では、Web 全体でデータにアクセスして活用する方法に革命をもたらし、ベクター検索の革新的な影響について詳しく掘り下げます。

ベクトル検索はどのように機能しますか?

ビッグ データとベクトル検索が何であるかについて理解したところで、それがどのように正確に機能するかを見てみましょう。

ベクトル検索エンジン —ベクトル データベース、セマンティック検索、またはコサイン検索として知られる — は、指定された (ベクトル化された) クエリに最も近いものを見つけます。

ベクトル探索アルゴリズムには基本的に 3 つの方法があります。それぞれについて 1 つずつ説明します。

ベクトルの埋め込み

データを 1 つの形式に保存するのは簡単ではないでしょうか? 考えてみると、データベースにデータ ポイントが 1 つの固定形式で含まれていれば、データベース上での操作や計算の実行がはるかに簡単かつ効率的になります。 ベクトル検索では、ベクトル埋め込みを使用してそれを行うことができます。 ベクトル埋め込みは、データおよび関連するコンテキストの数値表現であり、高次元 (高密度) ベクトルに格納されます。

類似性スコア

2 つのデータセットの比較を簡素化するベクトル検索のもう 1 つの方法は、類似性スコアです。 類似性スコアの考え方は、2 つのデータ ポイントが類似している場合、それらのベクトル表現も同様であるということです。 ベクトル埋め込みを使用してクエリとドキュメントの両方にインデックスを付けると、クエリの最近傍として類似したドキュメントが見つかります。

ANNアルゴリズム

ANN アルゴリズムは、2 つのデータセット間の類似性を考慮するさらに別の方法です。 ANN アルゴリズムが効率的である理由は、高次元の埋め込み空間で大規模に効率的に実行する代わりに、完全な精度が犠牲になるためです。 これは、過剰な実行時間や計算リソースの浪費につながる k 近傍アルゴリズム (kNN) などの従来の最近傍アルゴリズムと比べて効果的であることが証明されています。

ベクトル検索と従来の検索の比較

ベクトル検索と従来の検索の詳細な差別化分析を見ると、ベクトル検索が検索アルゴリズムと情報検索にどのような革命をもたらしたかをより深く理解することができます。

データ項目のベクトル表現はどのように作成されますか?

ベクトル検索アルゴリズムが Web 上の情報を取得するための新しくて高速な方法であることは非常に良いことですが、データベース内でデータ項目はどのように正確にベクトルとして表現されるのでしょうか? ベクトル空間モデルは、データ エンジニアがデータ項目を多次元空間にベクトルとして保存できるようにするものです。

選択を誤るとデータの不正確性や非効率性が生じる可能性があるため、適切なベクトル空間モデルを選択することが重要です。

データ項目のベクトル変換のプロセスは、データ型によって異なります。 ここでは、さまざまなデータ項目がどのようにベクトルとして変換されるかを簡単に説明します。

テキストデータ

• テキスト データをベクトルに変換するには、テキストをトークン化する必要があります。つまり、テキストを単語や語句などの小さな単位に分割する必要があります。
• 次に、ステミングや見出し語化などのテキストの前処理ステップが行われます。
• 次のステップでは、これらのトークンが数値ベクトルに変換されます。

画像データ

• 画像をベクトルとしてマッピングするには、画像の特徴を抽出する必要があります。 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、高解像度画像の特徴を抽出するために使用されるよく知られた深層学習モデルです。
• これらの特徴は必ず画像内のエッジ、テクスチャ、および形状です。
• これらの特徴は、対応する数値にベクトルとして簡単に変換できます。

構造化データ

• データの別のバリエーションは、通常行と列の形式で格納される構造化データです。
• この形式からの特徴の抽出は、データセットから最も有益な列を選択することによって行われます。
• 取得される数値は実行可能な範囲に絞り込む必要があり、そのために正規化が数値データに適用されてからベクトルにマッピングされます。

ベクトル検索の今後の動向

AI と機械学習の分野における一貫した発展により、ベクトル検索と機械学習アルゴリズムの科学全体はさらに拡大する一方です。 ビッグデータとしても知られる膨大な量のデータを管理することは、今日のほとんどの組織にとって真の課題です。 ベクトル検索の分野とそれに対応する検索アルゴリズムは、近い将来、これらすべての懸念事項に対処する予定です。

ベクトル検索の近い将来のトレンドで見られる可能性のある新しい高度な概念のいくつかは次のとおりです。

1. マルチモーダル検索
2. クロスモーダル検索
3. ハイブリッドモデル
4. 数回の学習
5. 説明可能なAI
6. フェデレーテッド ラーニング
7. 強化されたパーソナライゼーション
8. ナレッジグラフとの統合
9. コードのセマンティック検索
10. 音声および会話による検索
11. 倫理的な AI と公平性

AI に関する倫理的配慮

ベクトル検索の今後の動向については、最後の点に注目してください。 AI は効率と正確性を達成するために非常に役立ちますが、倫理的な活動を抑制するには適切な調査が必要です。 最近、OpenAI の CEO、サム アルトマンは、実行されている AI の実践が倫理的でないかどうかをチェックする責任を負う委員会を任命するのに今が適切な時期であると示唆しました。 ベクター検索に関連する倫理的な影響には、プライバシーの問題と結果の偏りが含まれます。 これらの倫理的側面を考慮した場合にのみ、AI が実際に「賢い」と言えるのです。 そのためには、これらの倫理的問題に対処するためのベスト プラクティスが提示され、実装される必要があります。