La scienza dietro la ricerca vettoriale: come trasforma il recupero delle informazioni

La crescita esponenziale dei dati nei data center e negli archivi online di oggi ha inaugurato una nuova era di sfide di gestione delle informazioni per le organizzazioni. Al di là della pura capacità di archiviazione, il recupero efficiente di questo vasto pool di Big Data è diventato una preoccupazione fondamentale. Gli algoritmi di ricerca vettoriale sono emersi come una soluzione trasformativa, consentendo alle organizzazioni di navigare in modo efficace in questo diluvio di dati. Questo articolo approfondisce l'impatto rivoluzionario della ricerca vettoriale, rivoluzionando il modo in cui accediamo e sfruttiamo i dati sul Web.

Come funziona la ricerca vettoriale?

Ora che abbiamo un'idea di cosa siano i big data e la ricerca vettoriale, vediamo come funziona esattamente.

I motori di ricerca vettoriale, noti come database vettoriale , ricerca semantica o ricerca coseno, trovano i vicini più vicini a una determinata query (vettorializzata).

Esistono fondamentalmente tre metodi per l'algoritmo di ricerca vettoriale, discutiamo ciascuno di essi uno per uno.

Incorporamento vettoriale

Non sarebbe semplice archiviare i dati in un unico formato? Pensandoci, un database con punti dati in una forma fissa renderà molto più semplice ed efficiente eseguire operazioni e calcoli sul database. Nella ricerca vettoriale, l'incorporamento dei vettori è il modo in cui è possibile farlo. Gli incorporamenti di vettori sono la rappresentazione numerica dei dati e del relativo contesto, archiviati in vettori ad alta dimensione (densi).

Punteggio di somiglianza

Un altro metodo di ricerca vettoriale che semplifica il confronto di due set di dati è il punteggio di somiglianza. L'idea del punteggio di somiglianza è che se due punti dati sono simili anche la loro rappresentazione vettoriale sarà simile. Indicizzando sia le query che i documenti con incorporamenti vettoriali, trovi documenti simili come i vicini più vicini alla tua query.

Algoritmo dell'ANN

L'algoritmo ANN è ancora un altro metodo per tenere conto della somiglianza tra due set di dati. Il motivo per cui l’algoritmo ANN è efficiente è perché sacrifica la precisione perfetta in cambio di un’esecuzione efficiente in spazi di inclusione ad alta dimensione, su larga scala. Ciò si rivela efficace rispetto ai tradizionali algoritmi del vicino più vicino come l'algoritmo k-nearest neighbor (kNN) che porta a tempi di esecuzione eccessivi e distrugge le risorse computazionali.

Ricerca vettoriale rispetto alla ricerca tradizionale

L'esame di un'analisi differenziata dettagliata della ricerca vettoriale e della ricerca tradizionale fornirà un modo per comprendere meglio come la ricerca vettoriale abbia rivoluzionato gli algoritmi di ricerca e il recupero delle informazioni.

Come vengono create le rappresentazioni vettoriali per gli elementi di dati?

Va benissimo che gli algoritmi di ricerca vettoriale siano il modo nuovo e più veloce per recuperare informazioni sul web, ma come viene rappresentato esattamente un dato come vettore nel database? I modelli dello spazio vettoriale sono ciò che consente agli ingegneri dei dati di archiviare elementi di dati come vettori in uno spazio multidimensionale.

La selezione di un modello di spazio vettoriale appropriato è fondamentale poiché una scelta sbagliata potrebbe portare a imprecisioni e inefficienza nei dati.

Il processo di trasformazione vettoriale per gli elementi di dati varia a seconda del tipo di dati. Ecco una breve spiegazione di come i vari elementi di dati vengono trasformati come vettori.

Dati di testo

• Per iniziare a trasformare i dati di testo in un vettore, il testo deve essere tokenizzato, ovvero il testo deve essere suddiviso in unità più piccole come parole o frasi.
• Seguono alcuni passaggi di preelaborazione del testo come la radice e la lemmatizzazione.
• Nella fase successiva, questi token vengono convertiti in vettori numerici.

Dati immagine

• Per mappare le immagini come vettori, è necessario estrarre le caratteristiche dell'immagine. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono alcuni modelli di deep learning ben noti che vengono utilizzati per estrarre caratteristiche di immagini ad alta definizione.
• Queste caratteristiche sono necessariamente i bordi, le trame e le forme di un'immagine.
• Queste caratteristiche possono quindi essere facilmente convertite in controparti numeriche come vettori.

Dati strutturati

• Un'altra variante dei dati sono i dati strutturati che solitamente vengono archiviati sotto forma di righe e colonne.
• L'estrazione delle caratteristiche da questo formato viene eseguita scegliendo le colonne più informative dal set di dati.
• I valori numerici recuperati devono essere compressi in un intervallo praticabile e per tale motivo viene applicata la normalizzazione ai dati numerici prima di mapparli in un vettore.

Tendenze future nella ricerca vettoriale

Con i costanti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, l’intera scienza degli algoritmi di ricerca vettoriale e di apprendimento automatico non farà altro che espandersi ulteriormente. Gestire enormi quantità di dati, noti anche come Big Data, è la vera sfida per la maggior parte delle organizzazioni al giorno d'oggi. Il campo della ricerca vettoriale e i corrispondenti algoritmi di ricerca si prenderanno cura di tutte queste preoccupazioni nel prossimo futuro.

Alcuni dei concetti nuovi e avanzati che potremmo vedere nelle tendenze del prossimo futuro della ricerca vettoriale sono:

1. Ricerca multimodale
2. Ricerca crossmodale
3. Modelli ibridi
4. Apprendimento con pochi colpi
5. IA spiegabile
6. Apprendimento federato
7. Personalizzazione migliorata
8. Integrazione con i grafici della conoscenza
9. Ricerca semantica del codice
10. Ricerca vocale e conversazionale
11. IA etica ed equità

Considerazioni etiche sull’intelligenza artificiale

Presta attenzione all'ultimo punto menzionato nelle tendenze future per la ricerca vettoriale. Sebbene l’intelligenza artificiale possa essere davvero utile per raggiungere efficienza e precisione, è necessaria un’indagine adeguata per tenere sotto controllo le attività etiche. Recentemente, il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha suggerito che è il momento giusto per nominare un comitato che avrà il compito di verificare se le pratiche di intelligenza artificiale portate avanti sono etiche. Le implicazioni etiche legate alla ricerca vettoriale riguardano problemi di privacy e pregiudizi nei risultati. Solo quando si prendono in considerazione questi aspetti etici si può davvero dire che l’IA è effettivamente “intelligente”. Per fare ciò, è necessario presentare e implementare le migliori pratiche per affrontare queste questioni etiche.