Nauka kryjąca się za wyszukiwaniem wektorowym: jak zmienia to wyszukiwanie informacji

Gwałtowny wzrost ilości danych we współczesnych centrach danych i repozytoriach internetowych zapoczątkował nową erę wyzwań stojących przed organizacjami w zakresie zarządzania informacjami. Oprócz samej pojemności pamięci masowej sprawą najwyższej wagi stało się wydajne pobieranie tej ogromnej puli dużych zbiorów danych. Algorytmy wyszukiwania wektorowego okazały się rozwiązaniem rewolucyjnym, umożliwiającym organizacjom skuteczne radzenie sobie z zalewem danych. W tym artykule szczegółowo opisano wpływ wyszukiwania wektorowego, który rewolucjonizuje sposób, w jaki uzyskujemy dostęp do danych i wykorzystujemy je w Internecie.

Jak działa wyszukiwanie wektorów?

Teraz, gdy mamy już pojęcie, czym jest wyszukiwanie dużych zbiorów danych i wyszukiwanie wektorowe, przyjrzyjmy się, jak to dokładnie działa.

Wyszukiwarki wektorowe — zwane wektorowymi bazami danych , wyszukiwaniem semantycznym lub cosinusowym — znajdują najbliższych sąsiadów danego (wektorowego) zapytania.

Istnieją zasadniczo trzy metody algorytmu wyszukiwania wektorów, omówmy każdą z nich jedna po drugiej.

Osadzanie wektorów

Czy nie byłoby łatwo przechowywać dane w jednej formie? Myśląc o tym, baza danych zawierająca punkty danych w jednej ustalonej formie znacznie ułatwi i usprawni wykonywanie operacji i obliczeń na bazie danych. W wyszukiwaniu wektorowym można to zrobić poprzez osadzanie wektorów. Osadzanie wektorów to numeryczna reprezentacja danych i powiązanego kontekstu, przechowywana w wielowymiarowych (gęstych) wektorach.

Wynik podobieństwa

Inną metodą wyszukiwania wektorowego, która upraszcza porównywanie dwóch zbiorów danych, jest wynik podobieństwa. Ideą wyniku podobieństwa jest to, że jeśli dwa punkty danych są podobne, ich reprezentacja wektorowa również będzie podobna. Indeksując zarówno zapytania, jak i dokumenty z osadzeniem wektorowym, znajdziesz dokumenty podobne do najbliższych sąsiadów Twojego zapytania.

Algorytm ANN

Algorytm SSN to kolejna metoda wyjaśniania podobieństwa między dwoma zbiorami danych. Powodem, dla którego algorytm SSN jest skuteczny, jest to, że poświęca doskonałą dokładność w zamian za wydajne wykonywanie na dużą skalę w wielowymiarowych przestrzeniach osadzania. Okazuje się to skuteczne w porównaniu z tradycyjnymi algorytmami najbliższego sąsiada, takimi jak algorytm k-najbliższego sąsiada (kNN), co prowadzi do nadmiernych czasów wykonywania i zużywa zasoby obliczeniowe.

Wyszukiwanie wektorowe a wyszukiwanie tradycyjne

Szczegółowa analiza różnicująca wyszukiwanie wektorowe i wyszukiwanie tradycyjne pozwoli lepiej zrozumieć, w jaki sposób wyszukiwanie wektorowe zrewolucjonizowało algorytmy wyszukiwania i wyszukiwania informacji.

W jaki sposób tworzone są reprezentacje wektorowe elementów danych?

To dobrze, że algorytmy wyszukiwania wektorowego to nowy i szybszy sposób wyszukiwania informacji w Internecie, ale w jaki sposób element danych jest reprezentowany jako wektor w bazie danych? Modele przestrzeni wektorowej umożliwiają inżynierom danych przechowywanie elementów danych jako wektorów w przestrzeni wielowymiarowej.

Wybór odpowiedniego modelu przestrzeni wektorowej jest kluczowy, ponieważ zły wybór może prowadzić do niedokładności i nieefektywności danych.

Proces transformacji wektorowej elementów danych różni się w zależności od typu danych. Oto krótkie wyjaśnienie, w jaki sposób różne elementy danych są przekształcane jako wektory.

Dane tekstowe

• Aby rozpocząć przekształcanie danych tekstowych w wektor, tekst musi zostać poddany tokenizacji, co oznacza, że ​​tekst musi zostać podzielony na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub frazy.
• Następnie następują etapy wstępnego przetwarzania tekstu, takie jak stemming i lematyzacja.
• W kolejnym kroku tokeny te są konwertowane na wektory numeryczne.

Dane obrazu

• Aby odwzorować obrazy jako wektory, należy wyodrębnić cechy obrazu. Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) to dobrze znane modele głębokiego uczenia się, które służą do wyodrębniania cech obrazu w wysokiej rozdzielczości.
• Cechami tymi są koniecznie krawędzie, tekstury i kształty obrazu.
• Cechy te można następnie łatwo przekształcić w odpowiedniki numeryczne w postaci wektorów.

Dane strukturalne

• Inną odmianą danych są dane strukturalne, które zwykle są przechowywane w postaci wierszy i kolumn.
• Wyodrębnianie cech z tego formatu odbywa się poprzez wybranie kolumn zawierających najwięcej informacji ze zbioru danych.
• Pobierane wartości liczbowe należy zacisnąć w realnym zakresie i w tym celu do danych liczbowych przed odwzorowaniem ich na wektor stosuje się normalizację.

Przyszłe trendy w wyszukiwaniu wektorowym

Dzięki konsekwentnemu rozwojowi w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego cała nauka o algorytmach wyszukiwania wektorowego i uczenia maszynowego będzie się jeszcze bardziej rozwijać. Zarządzanie ogromnymi porcjami danych, zwanymi także Big Data, to w dzisiejszych czasach prawdziwe wyzwanie dla większości organizacji. W najbliższej przyszłości wszystkie te problemy rozwiążą dziedzina wyszukiwania wektorowego i odpowiadające jej algorytmy wyszukiwania.

Niektóre z nowych i zaawansowanych koncepcji, które możemy zobaczyć w najbliższej przyszłości w trendach wyszukiwania wektorowego, to:

1. Wyszukiwanie multimodalne
2. Wyszukiwanie międzymodalne
3. Modele hybrydowe
4. Nauka kilku strzałów
5. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja
6. Sfederowane uczenie się
7. Ulepszona personalizacja
8. Integracja z Grafami Wiedzy
9. Semantyczne wyszukiwanie kodu
10. Wyszukiwanie głosowe i konwersacyjne
11. Etyczna sztuczna inteligencja i uczciwość

Względy etyczne dotyczące sztucznej inteligencji

Zwróć uwagę na ostatni punkt wspomniany w przyszłych trendach wyszukiwania wektorowego. Chociaż sztuczna inteligencja może być naprawdę pomocna w osiągnięciu wydajności i dokładności, wymagana jest odpowiednia sonda, aby kontrolować działania etyczne. Niedawno dyrektor generalny OpenAI, Sam Altman, zasugerował, że to właściwy moment na powołanie komisji, która będzie odpowiedzialna za sprawdzenie, czy stosowane praktyki AI nie są etyczne. Konsekwencje etyczne związane z wyszukiwaniem wektorów obejmują obawy dotyczące prywatności i stronniczość wyników. Dopiero po uwzględnieniu tych aspektów etycznych możemy naprawdę powiedzieć, że sztuczna inteligencja jest rzeczywiście „inteligentna”. W tym celu należy przedstawić i wdrożyć najlepsze praktyki dotyczące rozwiązywania tych problemów etycznych.