Știința din spatele căutării vectoriale: cum transformă regăsirea informațiilor

Creșterea exponențială a datelor în centrele de date și depozitele online de astăzi a inaugurat o nouă eră a provocărilor de management al informațiilor pentru organizații. Dincolo de capacitatea de stocare absolută, recuperarea eficientă a acestui bazin vast de Big Data a devenit o preocupare primordială. Algoritmii de căutare vectorială au apărut ca o soluție transformatoare, permițând organizațiilor să navigheze în mod eficient în acest potop de date. Acest articol analizează impactul schimbător al căutării vectoriale, revoluționând modul în care accesăm și valorificăm datele de pe web.

Cum funcționează căutarea vectorială?

Acum că avem o idee despre ce este căutarea de date mari și vectoriale, să vedem cum funcționează exact.

Motoarele de căutare vectoriale – cunoscute ca bază de date vectorială , căutare semantică sau cosinus – găsesc cei mai apropiați vecini de o anumită interogare (vectorizată).

Există în principiu trei metode pentru algoritmul de căutare vectorială, să discutăm fiecare dintre ele una câte una.

Încorporare vectorială

Nu ar fi simplu să stocați datele într-o singură formă? Gândindu-ne la asta, o bază de date care are puncte de date într-o formă fixă ​​va face mult mai ușor și mai eficient efectuarea de operațiuni și calcule pe baza de date. În căutarea vectorială, încorporarea vectorială este modul în care se poate face acest lucru. Înglobările vectoriale sunt reprezentarea numerică a datelor și a contextului aferent, stocate în vectori de dimensiuni mari (dense).

Scorul de similaritate

O altă metodă de căutare vectorială care simplifică compararea a două seturi de date este scorul de similaritate. Ideea scorului de similaritate este că, dacă două puncte de date sunt similare, reprezentarea lor vectorială va fi și ea similară. Prin indexarea atât a interogărilor, cât și a documentelor cu încorporare vectorială, găsiți documente similare celor mai apropiate interogări.

Algoritmul ANN

Algoritmul ANN este o altă metodă de a ține seama de similitudinea dintre două seturi de date. Motivul pentru care algoritmul ANN este eficient este că sacrifică acuratețea perfectă în schimbul executării eficiente în spații de încorporare de dimensiuni mari, la scară. Acest lucru se dovedește a fi eficient în comparație cu algoritmii tradiționali de vecin cel mai apropiat, cum ar fi algoritmul k-nearest neighbor (kNN), care duce la timpi de execuție excesivi și distrug resursele de calcul.

Căutare vectorială v/s Căutare tradițională

Analiza detaliată a diferențierii Căutării Vectoriale și Căutării Tradiționale va oferi o modalitate de a înțelege mai bine modul în care Căutarea Vectorului a revoluționat algoritmii de căutare și regăsirea informațiilor.

Cum sunt create reprezentările vectoriale pentru elementele de date?

Este bine și bine că algoritmii de căutare vectorială sunt modalitatea nouă și mai rapidă de a prelua informații de pe web, dar cum este exact un element de date reprezentat ca vector în baza de date? Modelele spațiale vectoriale fac posibil ca inginerii de date să stocheze elemente de date ca vectori într-un spațiu multidimensional.

Selectarea unui model spațial vectorial adecvat este crucială, deoarece o alegere greșită ar putea duce la inexactitate și ineficiență a datelor.

Procesul de transformare vectorială pentru elementele de date variază în funcție de tipul lor de date. Iată o scurtă explicație a modului în care diferitele elemente de date sunt transformate ca vectori.

Date text

• Pentru a începe transformarea datelor text într-un vector, textul trebuie să fie tokenizat, adică textul trebuie împărțit în unități mai mici, cum ar fi cuvinte sau fraze.
• Urmează câțiva pași de preprocesare a textului, cum ar fi stemming și lematizare.
• În pasul următor, aceste jetoane sunt convertite în vectori numerici.

Date de imagine

• Pentru a mapa imaginile ca vectori, caracteristicile imaginii trebuie extrase. Rețelele neuronale convoluționale (CNN) sunt câteva modele de învățare profundă bine-cunoscute care sunt utilizate pentru a extrage caracteristici ale imaginii de înaltă definiție.
• Aceste caracteristici sunt în mod necesar marginile, texturile și formele unei imagini.
• Aceste caracteristici pot fi apoi ușor convertite în omologi numerici ca vectori.

Date structurate

• O altă variație a datelor sunt datele structurate care sunt de obicei stocate sub formă de rânduri și coloane.
• Extragerea caracteristicilor din acest format se face prin alegerea celor mai informative coloane din setul de date.
• Valorile numerice care sunt preluate trebuie strânse într-un interval viabil și pentru aceasta normalizarea este aplicată datelor numerice înainte de a le mapa într-un vector.

Tendințele viitoare în căutarea vectorială

Odată cu evoluțiile consecvente din domeniul AI și al învățării automate, toată această știință a algoritmilor de căutare vectorială și învățare automată se va extinde și mai mult. Gestionarea unor cantități uriașe de date cunoscute și sub denumirea de Big Data este adevărata provocare pentru majoritatea organizațiilor la data de astăzi. Domeniul Căutării vectoriale și algoritmii de căutare corespunzători se vor ocupa de toate aceste preocupări în viitorul apropiat.

Unele dintre conceptele noi și avansate pe care le-am putea vedea în viitorul apropiat tendințele de căutare vectorială sunt:

1. Căutare multimodală
2. Căutare intermodală
3. Modele hibride
4. Învățare cu câteva lovituri
5. AI explicabil
6. Învățare federată
7. Personalizare îmbunătățită
8. Integrare cu Knowledge Graphs
9. Căutare semantică pentru cod
10. Căutare vocală și conversațională
11. Inteligență artificială etică și corectitudine

Considerații etice cu AI

Acordați atenție ultimului punct menționat în tendințele viitoare pentru Căutare vectorială. În timp ce AI poate fi cu adevărat utilă pentru a obține eficiență și acuratețe, este necesară o sondă adecvată pentru a ține sub control activitățile etice. Recent, CEO-ul OpenAI, Sam Altman, a sugerat că este momentul potrivit pentru a numi un comitet care va fi responsabil cu verificarea dacă practicile de IA care sunt desfășurate sunt etice. Implicațiile etice legate de căutarea vectorului implică preocupări privind confidențialitatea și părtinirea rezultatelor. Doar atunci când aceste aspecte etice sunt luate în considerare, putem spune cu adevărat că AI este de fapt „inteligentă”. Pentru a face acest lucru, cele mai bune practici pentru abordarea acestor probleme etice trebuie să fie prezentate și implementate.