Ilmu Pengetahuan di Balik Pencarian Vektor: Bagaimana Mengubah Pengambilan Informasi

Pertumbuhan data yang eksponensial di pusat data dan repositori online saat ini telah membawa era baru tantangan manajemen informasi bagi organisasi. Di luar kapasitas penyimpanan, pengambilan data besar secara efisien telah menjadi perhatian utama. Algoritma Pencarian Vektor telah muncul sebagai solusi transformatif yang memungkinkan organisasi menavigasi banjir data ini secara efektif. Artikel ini menggali dampak perubahan pencarian vektor, merevolusi cara kita mengakses dan memanfaatkan data di seluruh web.

Bagaimana cara kerja pencarian vektor?

Sekarang setelah kita memiliki gambaran tentang apa itu big data dan pencarian vektor, mari kita lihat cara kerjanya.

Mesin pencari vektor — dikenal sebagai database vektor , semantik, atau pencarian kosinus — menemukan tetangga terdekat dengan kueri tertentu (yang divektorkan).

Pada dasarnya ada tiga metode dalam algoritma pencarian vektor, mari kita bahas masing-masing satu per satu.

Penyematan Vektor

Bukankah mudah menyimpan data hanya dalam satu bentuk? Kalau dipikir-pikir, database yang memiliki titik data dalam satu bentuk tetap akan membuatnya lebih mudah dan efisien untuk melakukan operasi dan komputasi pada database. Dalam pencarian vektor, penyematan vektor adalah cara melakukannya. Penyematan vektor adalah representasi numerik dari data dan konteks terkait, yang disimpan dalam vektor berdimensi tinggi (padat).

Skor Kemiripan

Metode lain dalam pencarian vektor yang menyederhanakan perbandingan dua kumpulan data adalah skor kesamaan. Gagasan tentang skor kesamaan adalah jika dua titik data serupa, representasi vektornya juga akan serupa. Dengan mengindeks kueri dan dokumen dengan penyematan vektor, Anda menemukan dokumen serupa sebagai tetangga terdekat dari kueri Anda.

Algoritma JST

Algoritma ANN adalah metode lain untuk memperhitungkan kesamaan antara dua kumpulan data. Alasan mengapa algoritme ANN efisien adalah karena algoritme ini mengorbankan akurasi sempurna demi mengeksekusi secara efisien dalam ruang penyematan berdimensi tinggi, dalam skala besar. Hal ini terbukti efektif dibandingkan dengan algoritma tetangga terdekat tradisional seperti algoritma k-nearest neighbour (kNN) yang menyebabkan waktu eksekusi berlebihan dan menghabiskan sumber daya komputasi.

Pencarian Vektor v/s Pencarian Tradisional

Melihat analisis pembedaan yang mendetail antara Pencarian Vektor dan Pencarian Tradisional akan memberikan cara untuk memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana Pencarian Vektor telah merevolusi algoritma pencarian dan pengambilan informasi.

Bagaimana representasi vektor untuk item data dibuat?

Algoritme pencarian vektor adalah cara baru dan lebih cepat untuk mengambil informasi di web, tetapi bagaimana sebenarnya item data direpresentasikan sebagai vektor dalam database? Model Ruang Vektor memungkinkan para insinyur data untuk menyimpan item data sebagai vektor dalam ruang multidimensi.

Pemilihan Model Ruang Vektor yang tepat sangatlah penting karena pilihan yang salah dapat menyebabkan ketidakakuratan dan efisiensi data.

Proses transformasi vektor untuk item data bervariasi tergantung pada tipe datanya. Berikut penjelasan singkat tentang bagaimana berbagai item data ditransformasikan menjadi vektor.

Data Teks

• Untuk mulai mengubah data teks menjadi vektor, teks harus diberi token, artinya teks harus dipecah menjadi unit yang lebih kecil seperti kata atau frasa.
• Berikutnya adalah beberapa langkah preprocessing teks seperti stemming dan lemmatization.
• Pada langkah selanjutnya, token ini diubah menjadi vektor numerik.

Data Gambar

• Untuk memetakan gambar sebagai vektor, fitur gambar perlu diekstraksi. Convolutional Neural Networks (CNNs) adalah beberapa model pembelajaran mendalam terkenal yang digunakan untuk mengekstrak fitur gambar definisi tinggi.
• Fitur-fitur ini tentu saja berupa tepi, tekstur, dan bentuk dalam sebuah gambar.
• Fitur-fitur ini kemudian dapat dengan mudah diubah menjadi bentuk numerik sebagai vektor.

Data Terstruktur

• Variasi data lainnya adalah data terstruktur yang biasanya disimpan dalam bentuk baris dan kolom.
• Ekstraksi fitur dari format ini dilakukan dengan memilih kolom paling informatif dari kumpulan data.
• Nilai numerik yang diambil perlu diperas ke dalam rentang yang layak dan untuk itu normalisasi diterapkan pada data numerik sebelum dipetakan ke dalam vektor.

Tren Masa Depan dalam Pencarian Vektor

Dengan perkembangan yang konsisten di bidang AI dan Pembelajaran Mesin, seluruh ilmu algoritma Pencarian Vektor dan Pembelajaran Mesin ini akan semakin berkembang. Mengelola sejumlah besar data yang juga dikenal sebagai Big Data adalah tantangan nyata bagi sebagian besar organisasi saat ini. Bidang Pencarian Vektor dan algoritme pencarian terkait akan mengatasi semua masalah ini dalam waktu dekat.

Beberapa konsep baru dan lanjutan yang mungkin akan kita lihat dalam tren Pencarian Vektor di masa depan adalah:

1. Pencarian MultiModal
2. Pencarian Lintas Modal
3. Model Hibrida
4. Pembelajaran Sedikit-Tembakan
5. AI yang bisa dijelaskan
6. Pembelajaran Federasi
7. Personalisasi yang Ditingkatkan
8. Integrasi dengan Grafik Pengetahuan
9. Pencarian Semantik untuk Kode
10. Pencarian Suara dan Percakapan
11. AI yang etis dan Keadilan

Pertimbangan Etis dengan AI

Perhatikan poin terakhir yang disebutkan dalam tren Pencarian Vektor di masa depan. Meskipun AI dapat sangat membantu untuk mencapai efisiensi dan akurasi, penyelidikan yang tepat diperlukan untuk menjaga aktivitas etis tetap terkendali. Baru-baru ini, CEO OpenAI, Sam Altman menyarankan bahwa sekarang adalah saat yang tepat untuk menunjuk sebuah komite yang akan bertanggung jawab untuk memeriksa apakah praktik AI yang dilakukan etis atau tidak. Implikasi etis terkait pencarian vektor melibatkan masalah privasi dan bias dalam hasil. Hanya ketika aspek etika ini dipertimbangkan, barulah kita dapat mengatakan bahwa AI sebenarnya “cerdas”. Untuk melakukan hal ini, Praktik terbaik untuk mengatasi masalah etika ini harus disajikan dan diterapkan.