矢量搜索背後的科學：它如何改變信息檢索

當今數據中心和在線存儲庫中數據的指數級增長為組織帶來了信息管理挑戰的新時代。 除了龐大的存儲容量之外，對這一龐大大數據池的高效檢索已成為最重要的問題。 矢量搜索算法已經成為一種變革性的解決方案，使組織能夠有效地應對數據洪流。 本文深入探討了矢量搜索的顛覆性影響，徹底改變了我們通過網絡訪問和利用數據的方式。

矢量搜索如何工作？

現在我們已經了解了什麼是大數據和矢量搜索，讓我們看看它到底是如何工作的。

矢量搜索引擎（稱為矢量數據庫、語義搜索或餘弦搜索）查找給定（矢量化）查詢的最近鄰居。

矢量搜索算法基本上有三種方法，讓我們一一討論。

矢量嵌入

以一種形式存儲數據不是很簡單嗎？ 想想看，具有一種固定形式的數據點的數據庫將使在數據庫上執行操作和計算變得更加容易和高效。 在向量搜索中，向量嵌入是一種實現這一點的方法。 向量嵌入是數據和相關上下文的數字表示，存儲在高維（密集）向量中。

相似度得分

矢量搜索下簡化比較兩個數據集的另一種方法是相似度得分。 相似度得分的想法是，如果兩個數據點相似，它們的向量表示也將相似。 通過使用向量嵌入對查詢和文檔進行索引，您可以找到與查詢最近鄰的相似文檔。

人工神經網絡算法

ANN 算法是另一種解釋兩個數據集之間相似性的方法。 ANN 算法之所以高效，是因為它犧牲了完美的精度，以換取在高維嵌入空間中大規模高效執行。 事實證明，這相對於傳統的最近鄰算法（例如 k 最近鄰算法 (kNN)）來說是有效的，後者會導致過多的執行時間並佔用計算資源。

矢量搜索與傳統搜索

查看矢量搜索和傳統搜索的詳細區別分析將提供一種更好地理解矢量搜索如何徹底改變搜索算法和信息檢索的方法。

如何創建數據項的向量表示？

矢量搜索算法是在網絡上檢索信息的新的、更快的方法，這一切都很好，但是數據項到底是如何在數據庫中表示為矢量的呢？ 向量空間模型使數據工程師能夠將數據項作為向量存儲在多維空間中。

選擇適當的向量空間模型至關重要，因為錯誤的選擇可能會導致數據不准確和效率低下。

數據項的向量變換過程根據其數據類型而有所不同。 下面簡要說明各種數據項如何轉換為向量。

文本數據

• 要開始將文本數據轉換為向量，必須對文本進行標記，這意味著文本必須分解為更小的單元，例如單詞或短語。
• 接下來是一些文本預處理步驟，例如詞幹提取和詞形還原。
• 在下一步中，這些標記將轉換為數值向量。

圖像數據

• 為了將圖像映射為矢量，需要提取圖像特徵。 卷積神經網絡（CNN）是一些眾所周知的深度學習模型，用於提取高清圖像特徵。
• 這些特徵必然是圖像中的邊緣、紋理和形狀。
• 然後，這些特徵可以輕鬆地轉換為對應的數字向量。

結構化數據

• 數據的另一種變體是結構化數據，通常以行和列的形式存儲。
• 從這種格式中提取特徵是通過從數據集中選擇信息最豐富的列來完成的。
• 檢索到的數值需要被壓縮到可行的範圍內，並且在將數值數據映射到向量之前對其進行歸一化。

矢量搜索的未來趨勢

隨著人工智能和機器學習領域的持續發展，矢量搜索和機器學習算法的整個科學只會進一步擴展。 管理大量數據（也稱為大數據）是當今大多數組織面臨的真正挑戰。 矢量搜索領域和相應的搜索算法將在不久的將來解決所有這些問題。

我們在不久的將來向量搜索趨勢中可能會看到的一些新的和先進的概念是：

1. 多模式搜索
2. 跨模式搜索
3. 混合動力車型
4. 少樣本學習
5. 可解釋的人工智能
6. 聯邦學習
7. 增強的個性化
8. 與知識圖集成
9. 代碼語義搜索
10. 語音和對話式搜索
11. 道德人工智能與公平

人工智能的道德考慮

請注意矢量搜索未來趨勢中提到的最後一點。 雖然人工智能確實有助於實現效率和準確性，但需要進行適當的調查來控制道德活動。 最近，OpenAI 首席執行官 Sam Altman 表示，現在是時候任命一個委員會來負責檢查正在實施的人工智能實踐是否道德。 與矢量搜索相關的倫理影響涉及隱私問題和結果偏差。 只有考慮到這些倫理方面，我們才能真正說人工智能實際上是“智能的”。 為此，必須提出並實施解決這些道德問題的最佳實踐。