Наука, лежащая в основе векторного поиска: как она преобразует поиск информации

Экспоненциальный рост данных в современных центрах обработки данных и онлайн-хранилищах открыл новую эру проблем управления информацией для организаций. Помимо огромной емкости хранилища, первостепенной задачей стало эффективное извлечение этого огромного пула больших данных. Алгоритмы векторного поиска стали революционным решением, позволяющим организациям эффективно справляться с этим потоком данных. В этой статье рассказывается о революционном влиянии векторного поиска, который революционизирует способы доступа и использования данных в Интернете.

Как работает векторный поиск?

Теперь, когда мы имеем представление о том, что такое большие данные и векторный поиск, давайте посмотрим, как именно он работает.

Векторные поисковые системы, известные как базы данных векторов , семантический или косинусный поиск, находят ближайших соседей по заданному (векторизованному) запросу.

В алгоритме векторного поиска есть три основных метода, давайте обсудим каждый из них один за другим.

Векторное встраивание

Разве не было бы просто хранить данные в одной форме? Если подумать, база данных, имеющая точки данных в одной фиксированной форме, сделает выполнение операций и вычислений в базе данных намного проще и эффективнее. В векторном поиске это можно сделать с помощью векторного встраивания. Векторные внедрения — это числовое представление данных и связанного с ними контекста, хранящееся в многомерных (плотных) векторах.

Оценка сходства

Еще один метод векторного поиска, который упрощает сравнение двух наборов данных, — это оценка сходства. Идея оценки сходства заключается в том, что если две точки данных схожи, их векторное представление также будет аналогичным. Индексируя как запросы, так и документы с векторными вложениями, вы найдете похожие документы в качестве ближайших соседей вашего запроса.

Алгоритм ИНС

Алгоритм ИНС — это еще один метод учета сходства между двумя наборами данных. Причина эффективности алгоритма ИНС заключается в том, что он жертвует идеальной точностью в обмен на эффективное выполнение в многомерных пространствах вложения в большом масштабе. Это оказывается эффективным по сравнению с традиционными алгоритмами ближайшего соседа, такими как алгоритм k-ближайшего соседа (kNN), который приводит к чрезмерному времени выполнения и истощению вычислительных ресурсов.

Векторный поиск по сравнению с традиционным поиском

Подробный дифференциальный анализ векторного поиска и традиционного поиска позволит лучше понять, как векторный поиск произвел революцию в алгоритмах поиска и поиске информации.

Как создаются векторные представления элементов данных?

Хорошо, что алгоритмы векторного поиска — это новый и более быстрый способ получения информации в сети, но как именно элемент данных представляется в базе данных в виде вектора? Векторные пространственные модели позволяют инженерам данных хранить элементы данных в виде векторов в многомерном пространстве.

Выбор подходящей векторной пространственной модели имеет решающее значение, поскольку неправильный выбор может привести к неточности и неэффективности данных.

Процесс векторного преобразования элементов данных различается в зависимости от их типа данных. Вот краткое объяснение того, как различные элементы данных преобразуются в векторы.

Текстовые данные

• Чтобы начать преобразование текстовых данных в вектор, текст должен быть токенизирован, то есть текст необходимо разбить на более мелкие единицы, такие как слова или фразы.
• Далее следуют некоторые этапы предварительной обработки текста, такие как стемминг и лемматизация.
• На следующем этапе эти токены преобразуются в числовые векторы.

Данные изображения

• Чтобы отобразить изображения в виде векторов, необходимо извлечь характеристики изображения. Сверточные нейронные сети (CNN) — это некоторые хорошо известные модели глубокого обучения, которые используются для извлечения функций изображений высокой четкости.
• Этими особенностями обязательно являются края, текстуры и формы изображения.
• Эти функции затем можно легко преобразовать в числовые аналоги в виде векторов.

Структурированные данные

• Другой вариант данных — это структурированные данные, которые обычно хранятся в виде строк и столбцов.
• Извлечение объектов из этого формата осуществляется путем выбора наиболее информативных столбцов из набора данных.
• Полученные числовые значения необходимо сжать в допустимый диапазон, и для этого к числовым данным применяется нормализация перед преобразованием их в вектор.

Будущие тенденции в векторном поиске

Благодаря последовательным разработкам в области искусственного интеллекта и машинного обучения вся эта наука о векторном поиске и алгоритмах машинного обучения будет только расширяться. Управление огромными объемами данных, также известных как большие данные, в наши дни является настоящей проблемой для большинства организаций. Область векторного поиска и соответствующие алгоритмы поиска решат все эти проблемы в ближайшем будущем.

Некоторые из новых и продвинутых концепций, которые мы можем увидеть в тенденциях векторного поиска в ближайшем будущем:

1. Мультимодальный поиск
2. Кросс-модальный поиск
3. Гибридные модели
4. Обучение в несколько этапов
5. Объяснимый ИИ
6. Федеративное обучение
7. Расширенная персонализация
8. Интеграция с графиками знаний
9. Семантический поиск кода
10. Голосовой и разговорный поиск
11. Этический ИИ и справедливость

Этические соображения в отношении ИИ

Обратите внимание на последний пункт, упомянутый в будущих тенденциях векторного поиска. Хотя ИИ может быть действительно полезен для достижения эффективности и точности, требуется надлежащая проверка, чтобы контролировать этическую деятельность. Недавно генеральный директор OpenAI Сэм Альтман предположил, что сейчас самое время назначить комитет, который будет отвечать за проверку того, являются ли применяемые методы ИИ этичными. Этические последствия, связанные с поиском векторов, включают проблемы конфиденциальности и предвзятость результатов. Только если принять во внимание эти этические аспекты, мы действительно сможем сказать, что ИИ на самом деле «разумен». Для этого необходимо представить и внедрить передовой опыт решения этих этических проблем.