วิทยาศาสตร์เบื้องหลังการค้นหาเวกเตอร์: การแปลงการสืบค้นข้อมูลเป็นอย่างไร

การเติบโตแบบทวีคูณของข้อมูลในศูนย์ข้อมูลในปัจจุบันและที่เก็บข้อมูลออนไลน์ได้นำไปสู่ยุคใหม่ของความท้าทายในการจัดการข้อมูลสำหรับองค์กร นอกเหนือจากความจุในการจัดเก็บข้อมูลที่แท้จริงแล้ว การดึงข้อมูล Big Data จำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพยังกลายเป็นข้อกังวลสำคัญยิ่ง อัลกอริธึม Vector Search ได้กลายเป็นโซลูชันที่พลิกโฉม ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ จัดการกับข้อมูลที่ล้นหลามได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้เจาะลึกถึงผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงเกมของการค้นหาเวกเตอร์ ซึ่งเป็นการปฏิวัติวิธีที่เราเข้าถึงและควบคุมข้อมูลทั่วทั้งเว็บ

การค้นหาเวกเตอร์ทำงานอย่างไร

ตอนนี้เราพอเข้าใจแล้วว่าการค้นหาข้อมูลขนาดใหญ่และเวกเตอร์คืออะไร เรามาดูกันว่ามันทำงานอย่างไรกันแน่

เครื่องมือค้นหาเวกเตอร์ — รู้จักกันในชื่อ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ การค้นหาความหมาย หรือโคไซน์ — ค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดกับข้อความค้นหาที่กำหนด (แบบเวกเตอร์)

โดยทั่วไปมีสามวิธีสำหรับอัลกอริธึมการค้นหาเวกเตอร์ ให้เราพูดคุยกันทีละวิธี

การฝังเวกเตอร์

การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบเดียวจะไม่ง่ายไปหรือ? เมื่อพิจารณาแล้ว ฐานข้อมูลที่มีจุดข้อมูลในรูปแบบคงที่เดียวจะทำให้การดำเนินการและการคำนวณบนฐานข้อมูลง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นมาก ในการค้นหาเวกเตอร์ การฝังเวกเตอร์เป็นวิธีที่สามารถทำได้ การฝังเวกเตอร์คือการแสดงตัวเลขของข้อมูลและบริบทที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจัดเก็บไว้ในเวกเตอร์ที่มีมิติสูง (หนาแน่น)

คะแนนความคล้ายคลึงกัน

อีกวิธีหนึ่งในการค้นหาเวกเตอร์ที่ทำให้การเปรียบเทียบชุดข้อมูลสองชุดง่ายขึ้นคือคะแนนความคล้ายคลึงกัน แนวคิดของคะแนนความคล้ายคลึงกันก็คือ หากจุดข้อมูลสองจุดคล้ายกัน การแสดงเวกเตอร์ก็จะคล้ายกันเช่นกัน ด้วยการจัดทำดัชนีทั้งข้อความค้นหาและเอกสารที่มีการฝังเวกเตอร์ คุณจะพบว่าเอกสารที่คล้ายกันเป็นเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดของข้อความค้นหาของคุณ

อัลกอริทึมของ ANN

อัลกอริธึม ANN เป็นอีกวิธีหนึ่งในการพิจารณาความคล้ายคลึงกันระหว่างชุดข้อมูลสองชุด เหตุผลที่อัลกอริทึม ANN มีประสิทธิภาพก็เพราะว่าอัลกอริธึมเสียสละความแม่นยำที่สมบูรณ์แบบเพื่อแลกกับการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพในพื้นที่ฝังมิติสูงในวงกว้าง สิ่งนี้พิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับอัลกอริธึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดแบบดั้งเดิม เช่น อัลกอริธึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด k (kNN) ซึ่งนำไปสู่เวลาดำเนินการที่มากเกินไปและทรัพยากรการคำนวณที่สิ้นเปลือง

การค้นหาเวกเตอร์เทียบกับการค้นหาแบบดั้งเดิม

การดูการวิเคราะห์ความแตกต่างโดยละเอียดของ Vector Search และ Traditional Search จะช่วยให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่า Vector Search ได้ปฏิวัติอัลกอริธึมการค้นหาและการเรียกค้นข้อมูลอย่างไร

การแสดงเวกเตอร์สำหรับรายการข้อมูลถูกสร้างขึ้นอย่างไร

เป็นเรื่องดีและดีที่อัลกอริธึมการค้นหาเวกเตอร์เป็นวิธีใหม่และเร็วกว่าในการดึงข้อมูลบนเว็บ แต่รายการข้อมูลจะแสดงเป็นเวกเตอร์ในฐานข้อมูลได้อย่างไร แบบจำลองอวกาศเวกเตอร์คือสิ่งที่ทำให้วิศวกรข้อมูลสามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบเวกเตอร์ในพื้นที่หลายมิติได้

การเลือกแบบจำลองอวกาศเวกเตอร์ที่เหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากการเลือกที่ไม่ถูกต้องอาจนำไปสู่ความไม่ถูกต้องและความไร้ประสิทธิภาพในข้อมูลได้

กระบวนการแปลงเวกเตอร์สำหรับรายการข้อมูลจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับประเภทข้อมูล ต่อไปนี้เป็นคำอธิบายโดยย่อเกี่ยวกับวิธีการแปลงรายการข้อมูลต่างๆ ให้เป็นเวกเตอร์

ข้อมูลข้อความ

• ในการเริ่มแปลงข้อมูลข้อความเป็นเวกเตอร์ ข้อความจะต้องถูกทำให้เป็นโทเค็น ซึ่งหมายความว่าข้อความจะต้องถูกแบ่งออกเป็นหน่วยเล็กๆ เช่น คำหรือวลี
• ถัดมาคือขั้นตอนการประมวลผลข้อความล่วงหน้า เช่น การกั้นคำและย่อคำ
• ในขั้นตอนถัดไป โทเค็นเหล่านี้จะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ตัวเลข

ข้อมูลรูปภาพ

• ในการแมปรูปภาพเป็นเวกเตอร์ จำเป็นต้องแยกคุณลักษณะของรูปภาพออก Convolutional Neural Networks (CNN) เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่รู้จักกันดีซึ่งใช้ในการแยกคุณสมบัติภาพที่มีความคมชัดสูง
• คุณลักษณะเหล่านี้จำเป็นต้องเป็นขอบ พื้นผิว และรูปร่างในรูปภาพ
• คุณสมบัติเหล่านี้สามารถแปลงเป็นเวกเตอร์เป็นตัวเลขได้อย่างง่ายดาย

ข้อมูลที่มีโครงสร้าง

• ข้อมูลอีกรูปแบบหนึ่งคือข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งมักจะจัดเก็บในรูปแบบของแถวและคอลัมน์
• การแยกคุณลักษณะออกจากรูปแบบนี้ทำได้โดยการเลือกคอลัมน์ที่มีข้อมูลมากที่สุดจากชุดข้อมูล
• ค่าตัวเลขที่ดึงมาจะต้องถูกบีบให้อยู่ในช่วงที่เป็นไปได้ และสำหรับการปรับมาตรฐานนั้นจะถูกนำไปใช้กับข้อมูลตัวเลขก่อนที่จะแมปลงในเวกเตอร์

แนวโน้มในอนาคตในการค้นหาเวกเตอร์

ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องในด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง ศาสตร์ทั้งหมดของ การค้นหาเวกเตอร์ และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะขยายตัวมากขึ้นเท่านั้น การจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลหรือที่เรียกว่า Big Data ถือเป็นความท้าทายที่แท้จริงสำหรับองค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบัน สาขาการค้นหาเวกเตอร์และอัลกอริธึมการค้นหาที่เกี่ยวข้องจะดูแลข้อกังวลเหล่านี้ทั้งหมดในอนาคตอันใกล้นี้

แนวคิดใหม่และขั้นสูงบางประการที่เราอาจได้เห็นในแนวโน้มในอนาคตอันใกล้ของการค้นหาเวกเตอร์ ได้แก่:

1. ค้นหาหลายรูปแบบ
2. การค้นหาแบบข้ามโมดัล
3. โมเดลไฮบริด
4. การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต
5. AI อธิบายได้
6. การเรียนรู้แบบสหพันธ์
7. การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ได้รับการปรับปรุง
8. บูรณาการกับกราฟความรู้
9. การค้นหาความหมายสำหรับรหัส
10. การค้นหาด้วยเสียงและการสนทนา
11. AI ที่มีจริยธรรมและความเป็นธรรม

ข้อพิจารณาทางจริยธรรมกับ AI

โปรดใส่ใจกับประเด็นสุดท้ายที่กล่าวถึงในแนวโน้มในอนาคตสำหรับ Vector Search แม้ว่า AI จะมีประโยชน์มากในการบรรลุประสิทธิภาพและความแม่นยำ แต่จำเป็นต้องมีการสอบสวนที่เหมาะสมเพื่อควบคุมกิจกรรมทางจริยธรรม เมื่อเร็ว ๆ นี้ CEO ของ OpenAI Sam Altman แนะนำว่าถึงเวลาที่เหมาะสมในการแต่งตั้งคณะกรรมการที่จะรับผิดชอบในการตรวจสอบว่าแนวทางปฏิบัติของ AI ที่ดำเนินการนั้นผิดหลักจริยธรรมหรือไม่ ผลกระทบทางจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาเวกเตอร์เกี่ยวข้องกับข้อกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวและความลำเอียงในผลลัพธ์ เมื่อคำนึงถึงประเด็นด้านจริยธรรมเหล่านี้แล้วเท่านั้นจึงจะสามารถพูดได้ว่า AI นั้นเป็น "อัจฉริยะ" จริงๆ ในการที่จะทำเช่นนั้น จะต้องนำเสนอและนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการแก้ไขปัญหาด้านจริยธรรมเหล่านี้ไปปฏิบัติ