矢量搜索背后的科学：它如何改变信息检索

当今数据中心和在线存储库中数据的指数级增长为组织带来了信息管理挑战的新时代。 除了庞大的存储容量之外，对这一庞大大数据池的高效检索已成为最重要的问题。 矢量搜索算法已经成为一种变革性的解决方案，使组织能够有效地应对数据洪流。 本文深入探讨了矢量搜索的颠覆性影响，彻底改变了我们通过网络访问和利用数据的方式。

矢量搜索如何工作？

现在我们已经了解了什么是大数据和矢量搜索，让我们看看它到底是如何工作的。

矢量搜索引擎（称为矢量数据库、语义搜索或余弦搜索）查找给定（矢量化）查询的最近邻居。

矢量搜索算法基本上有三种方法，让我们一一讨论。

矢量嵌入

以一种形式存储数据不是很简单吗？ 想想看，具有一种固定形式的数据点的数据库将使在数据库上执行操作和计算变得更加容易和高效。 在向量搜索中，向量嵌入是一种实现这一点的方法。 向量嵌入是数据和相关上下文的数字表示，存储在高维（密集）向量中。

相似度得分

矢量搜索下简化比较两个数据集的另一种方法是相似度得分。 相似度得分的想法是，如果两个数据点相似，它们的向量表示也将相似。 通过使用向量嵌入对查询和文档进行索引，您可以找到与查询最近邻的相似文档。

人工神经网络算法

ANN 算法是另一种解释两个数据集之间相似性的方法。 ANN 算法之所以高效，是因为它牺牲了完美的精度，以换取在高维嵌入空间中大规模高效执行。 事实证明，这相对于传统的最近邻算法（例如 k 最近邻算法 (kNN)）来说是有效的，后者会导致过多的执行时间并占用计算资源。

矢量搜索与传统搜索

查看矢量搜索和传统搜索的详细区别分析将提供一种更好地理解矢量搜索如何彻底改变搜索算法和信息检索的方法。

如何创建数据项的向量表示？

矢量搜索算法是在网络上检索信息的新的、更快的方法，这一切都很好，但是数据项到底是如何在数据库中表示为矢量的呢？ 向量空间模型使数据工程师能够将数据项作为向量存储在多维空间中。

选择适当的向量空间模型至关重要，因为错误的选择可能会导致数据不准确和效率低下。

数据项的向量变换过程根据其数据类型而有所不同。 下面简要说明各种数据项如何转换为向量。

文本数据

• 要开始将文本数据转换为向量，必须对文本进行标记，这意味着文本必须分解为更小的单元，例如单词或短语。
• 接下来是一些文本预处理步骤，例如词干提取和词形还原。
• 在下一步中，这些标记将转换为数值向量。

图像数据

• 为了将图像映射为矢量，需要提取图像特征。 卷积神经网络（CNN）是一些众所周知的深度学习模型，用于提取高清图像特征。
• 这些特征必然是图像中的边缘、纹理和形状。
• 然后，这些特征可以轻松地转换为对应的数字向量。

结构化数据

• 数据的另一种变体是结构化数据，通常以行和列的形式存储。
• 从这种格式中提取特征是通过从数据集中选择信息最丰富的列来完成的。
• 检索到的数值需要被压缩到可行的范围内，并且在将数值数据映射到向量之前对其进行归一化。

矢量搜索的未来趋势

随着人工智能和机器学习领域的持续发展，矢量搜索和机器学习算法的整个科学只会进一步扩展。 管理大量数据（也称为大数据）是当今大多数组织面临的真正挑战。 矢量搜索领域和相应的搜索算法将在不久的将来解决所有这些问题。

我们在不久的将来向量搜索趋势中可能会看到的一些新的和先进的概念是：

1. 多模式搜索
2. 跨模式搜索
3. 混合动力车型
4. 少样本学习
5. 可解释的人工智能
6. 联邦学习
7. 增强的个性化
8. 与知识图集成
9. 代码语义搜索
10. 语音和对话式搜索
11. 道德人工智能与公平

人工智能的道德考虑

请注意矢量搜索未来趋势中提到的最后一点。 虽然人工智能确实有助于实现效率和准确性，但需要进行适当的调查来控制道德活动。 最近，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 表示，现在是时候任命一个委员会来负责检查正在实施的人工智能实践是否道德。 与矢量搜索相关的伦理影响涉及隐私问题和结果偏差。 只有考虑到这些伦理方面，我们才能真正说人工智能实际上是“智能的”。 为此，必须提出并实施解决这些道德问题的最佳实践。