Co je vektorové vyhledávání? Vše, co potřebujete vědět

Vektorové vyhledávání je výkonná technika vyhledávání informací, která využívá matematické reprezentace dat zvané vektory. Vektory vyhledávají podobné položky spíše na základě sémantického významu než na základě přesné shody.

Oblast Vyhledávání informacíje stará jako historie počítačů a vektorové vyhledávání se používá již více než 20 let. V poslední době se však těší velkému nárůstu používání. V době generativní umělé inteligence a velkých dat se vektorové vyhledávání stalo klíčovým pro řadu aplikací. Patří mezi ně (mimo jiné):

• Doporučovací systémy
• Modely strojového učení
• Rozpoznávání obrazu
• Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
• Detekce anomálií
• Generativní umělá inteligence

Vektorové vyhledávání funguje tak dobře díky tomu, že je mu vlastní zachycení kontextu a významu a schopnost najít přibližné shody, nikoli pouze přesné shody. Uživatelé tak mohou najít relevantní informace, i když jejich dotaz přesně neodpovídá uloženým datům. Další obrovskou výhodou je, že vektorové vyhledávání lze použít na mnoho druhů dat, včetně textu, obrázků, zvuku, strukturovaných dat, dokonce i genomů.

Pokud vás zajímá, jak vektorové vyhledávání funguje a jak může pomoci vašemu podnikání, jste na správném místě.

Jak funguje vektorový vyhledávač? Pochopení jeho vnitřních mechanismů vám pomůže získat z vektorového prostoru co největší hodnotu.

Vektory si možná pamatujete z hodin algebry na střední škole. V informatice jsou vektory jednoduše seznamy čísel, kde každé číslo představuje jinou charakteristiku nebo dimenzi.

Zatímco vektory, které jste se učili ve škole, měly pravděpodobně dvě nebo tři dimenze, moderní vektorové systémy často používají stovky nebo tisíce dimenzí. Může to znít složitě, ale můžete si to představit jako rozšíření trojrozměrného světa, který známe. Představte si, že přidáváte další a další charakteristiky, které něco popisují, a každá z nich se stává novou dimenzí vektoru.

Například vektor reprezentující slovo "kočka" může vypadat takto:

[0,2, -0,5, 0,8, 0,1, -0,3, ...]

Ačkoli se tato čísla mohou zdát abstraktní, zachycují různé sémantické aspekty pojmu "kočka", které umožňují matematické srovnání s jinými vektory. Slovo "kočka" má nakonec vektor velmi podobný slovu "kočka", protože slova použitá v jejich blízkosti budou velmi podobná.

Vektorové vyhledávání je ve své podstatě metoda vyhledávání podobných položek ve velkém souboru dat porovnáváním jejich vektorových reprezentací. Na rozdíl od tradičního vyhledávání založeného na klíčových slovech - které hledá přesné shody slov nebo frází - se vektory snaží pochopit základní význam nebo kontext.

Ukazuje se, že při převodu textu na vektory obsahují vektory více významu než jiné reprezentace, protože slova použitá v kombinaci s jinými slovy poskytují kontext, který může najít význam za slovy.

Převod dat na vektory je prvním krokem ve vektorovém vyhledávání. K tomu obvykle dochází vždy, když do systému přidáte nová data. Když uživatel zadá dotaz, je tento dotaz také převeden na vektor. Vyhledávání pak spočívá v nalezení položek v souboru dat, jejichž vektory jsou nejvíce podobné vektoru dotazu.

Tento přístup umožňuje jemnější vyhledávání. Například v textovém vektorovém vyhledávání:

• Vyhledávání slova "auto" může také přinést výsledky týkající se "automobilu" nebo "vozidla", i když tato slova nejsou přesně použita.
• Dotaz na "techniky analýzy dat" může vrátit relevantní výsledky o "statistických metodách ve velkých datech"

Vektorové vyhledávání je klíčovou technologií umožňující architekturu inteligentních datových struktur.

Tradiční vyhledávání podle klíčových slov a vektorové vyhledávání se liší svým přístupem a možnostmi:

1. Metoda shody: Vyhledávání klíčových slov hledá přesné shody slov nebo frází. Vektorové vyhledávání hledá podobné významy nebo pojmy porovnáváním směru a velikosti různých vektorů a je vždy spíše přibližné než přesné.
2. Pochopení kontextu: Vyhledávání klíčových slov má často problémy s kontextem a synonymy. Vektorové vyhledávání dokáže pochopit kontext a najít sémanticky související obsah.
3. Zpracování nejednoznačnosti: Vyhledávání klíčových slov může vrátit nerelevantní výsledky, pokud mají slova více významů. Vektorové vyhledávání může často rozlišovat na základě celkového kontextu dotazu.  
4. Vícejazyčnost: Vyhledávání klíčových slov obvykle vyžaduje samostatné indexy pro různé jazyky. Vektorové vyhledávání může často najít relevantní výsledky napříč jazyky, pokud je vyškoleno na vícejazyčných datech.
5. Zpracování překlepů a variant: Při vyhledávání klíčových slov může dojít k vynechání výsledků kvůli drobným překlepům. Vektorové vyhledávání je odolnější vůči odchylkám a často dokáže najít relevantní výsledky i přes drobné chyby.

Klíčovým krokem při vyhledávání vektorů je generování vektorů, známé také jako vkládání. V závislosti na typu dat se používají různé techniky:

1. Textová data: Word embeddings (např. Word2Vec, GloVe) převádějí jednotlivá slova na vektory, zatímco sentence nebo document embeddings (např. BERT, Universal Sentence Encoder) vytvářejí vektory pro větší části textu. Tyto modely jsou obvykle předem natrénovány na velkých objemech textu a mohou být vyladěny pro konkrétní oblasti.
2. Obrazová data: Konvoluční neuronové sítě (CNN) se často používají k vytváření vektorových reprezentací obrázků. Tyto sítě se během tréninku učí extrahovat relevantní rysy z obrázků.
3. Zvuková data: Techniky, jako jsou koeficienty Mel-frekvenční cepstral (MFCC) nebo modely hlubokého učení, mohou převést zvuk na vektorovou reprezentaci.
4. Multimodální data: Některé pokročilé modely mohou vytvářet vektory, které představují kombinace různých typů dat, například obrázky s popisky.

Existují také pokročilejší a specializovanější typy dat, které lze reprezentovat jako vektory. Patří sem genomické a proteomické informace v biologii, chemické struktury a grafické vztahy.

Rozměry vektoru v kontextu vyhledávání představují různé vlastnosti dat:

1. Sémantické rysy: Každá dimenze může odpovídat určitému sémantickému konceptu nebo atributu dat.
2. Naučené reprezentace: V mnoha případech, zejména u modelů hlubokého učení, není přesný význam jednotlivých dimenzí explicitně definován, ale je naučen modelem během trénování. Dříve byl v módě termín "latent semantic model", který je v podstatě naučenou reprezentací.
3. Kontextové informace: U textových dat dimenze často zachycují kontextové vzorce použití slov nebo frází.
4. Abstraktní pojmy: Některé dimenze mohou představovat abstraktní pojmy, které nejsou pro člověka snadno interpretovatelné, ale jsou užitečné pro pochopení dat modelem.nemusí se jednat o pojmy v tom smyslu, v jakém jste zvyklí, například společná sada základní struktury napříč různými obrázky je pojem, který stroj uvidí a člověk ne.

Větší počet dimenzí sice obvykle zachytí více informací a umožní jemnější rozlišení, ale zároveň zvyšuje výpočetní nároky.

Proto je často třeba najít rovnováhu mezi počtem dimenzí a praktickými hledisky, jako je rychlost vyhledávání nebo požadavky na úložiště.

Vektorový vyhledávač převádí data (například text, obrázky nebo zvuk) na číselné vektory a vyhledává podobné položky měřením vzdálenosti mezi těmito vektory ve vysokorozměrném prostoru.

Na rozdíl od tradičního sémantického vyhledávání, které se spoléhá na porovnávání klíčových slov a statistické techniky, dokáže vektorové vyhledávání zachytit více nuancí vztahů a podobností mezi položkami, což umožňuje přesnější a kontextově relevantní výsledky, zejména u složitých dotazů nebo multimediálního obsahu.

Vyhledávání vektorů se opírá o různé algoritmy pro vyhledávání podobných vektorů ve vysokodimenzionálních prostorech. Mezi nejčastější přístupy patří:

1. Přesné vyhledávání nejbližšího souseda (NN): Tato metoda vyhledává přesně nejbližší vektory k vektoru dotazu. Je sice přesný, ale u velkých souborů dat může být výpočetně náročný.

2. Vyhledávání pomocí přibližného nejbližšího souseda (ANN): Algoritmy ANN vyměňují část přesnosti za výrazné zvýšení rychlosti. Mezi oblíbené algoritmy ANN patří:

   • Hashování citlivé na lokalitu (LSH)
   • Grafy Hierarchical Navigable Small World (HNSW)
   • Kvantizace produktu (PQ)
3. Stromové metody: Algoritmy jako KD-stromy nebo Ballovy stromy uspořádávají vektory do stromové struktury pro rychlejší vyhledávání. Ty mohou být efektivní pro méně rozměrná data, ale mohou mít potíže s vysokorozměrnými vektory.
4. Metody založené na grafu: Tyto algoritmy konstruují graf, jehož uzly jsou vektory a hrany spojují podobné položky. Příkladem jsou grafy HNSW (zmíněné výše) a Navigable Small World (NSW).

Kosinová podobnost má zásadní význam pro vektorové vyhledávání, protože efektivně měří podobnost mezi vektory na základě jejich orientace, nikoli velikosti, což umožňuje přesné porovnávání ve vysokodimenzionálních prostorech.

Díky tomu je obzvláště efektivní pro úlohy, jako je sémantické vyhledávání, doporučovací systémy a shlukování dokumentů, kde je důležitější vztah mezi položkami než jejich absolutní hodnoty.

Klíčové body o kosinové podobnosti:

1. Rozsah: Hodnoty kosinové podobnosti se pohybují od -1 do 1, kde:

   • 1 označuje vektory směřující stejným směrem (nejpodobnější)
   • 0 označuje ortogonální (nesouvisející) vektory
   • -1 označuje vektory směřující do opačných směrů (nejodlišnější)
2. Nezávislost na velikosti: Kosinová podobnost se zaměřuje na směr vektorů, nikoli na jejich velikost, takže je užitečná pro porovnávání dokumentů různé délky.
3. Výpočet: Vzorec pro kosinusovou podobnost je: cos(θ) = (A - B) / (||A|| * ||B|)Kde A - B je bodový součin vektorů A a B a ||A|| a ||B|| jsou jejich velikosti.
4. Efektivita: Kosinovou podobnost lze vypočítat efektivně, zejména pokud jsou vektory normalizované.

Kosinová podobnost je důležitá zejména proto, že:

• Dobře zachycuje sémantickou podobnost, zejména u textových dat.
• Je výpočetně efektivní a umožňuje rychlé výpočty podobnosti ve vysokodimenzionálních prostorech.
• Je intuitivní na pochopení a interpretaci.

Představte si, že jste šéfkuchař v rušné kuchyni a každý recept je vektorem v obrovském "chuťovém prostoru". Rozměry tohoto prostoru zahrnují sladkost, slanost, pikantnost, umami atd. Váš charakteristický pokrm je jako určitý bod v tomto chuťovém prostoru a vy chcete najít podobné recepty nebo vytvořit fúzované pokrmy, které doplňují váš styl.

Kosinová podobnost je jako speciální "chuťový kompas", který měří, jak moc se ostatní recepty shodují s chuťovým profilem vašeho charakteristického pokrmu. Recept velmi podobný vašemu by na kompasu chuti ukazoval téměř stejným směrem (vysoká kosinová podobnost, téměř 1).

Poněkud podobný pokrm by mohl ukazovat příbuzným, ale ne totožným směrem (střední kosinová podobnost, přibližně 0,7). Zcela jiný typ kuchyně by na vašem chuťovém kompasu ukazoval kolmým směrem (kosinová podobnost 0, což znamená, že neexistuje žádný vztah k chuti). Důležité je, že nezáleží na intenzitě chutí (velikosti vektoru) - jemné a intenzivní kari si mohou být z hlediska směru chuti velmi podobné.

V této kulinářské analogii funguje vektorový vyhledávač jako neuvěřitelně výkonný sous chef. Dokáže okamžitě vyhledat každý recept v rozsáhlé světové kuchařce a rychle najít pokrmy, které odpovídají vašemu charakteristickému chuťovému profilu, bez ohledu na jejich původ nebo intenzitu.

Kosinová podobnost je široce používaná, ale při vyhledávání vektorů lze použít i několik dalších metrik vzdálenosti:

1. Euklidovská vzdálenost: Měří přímkovou vzdálenost mezi dvěma body v euklidovském prostoru. To je užitečné, pokud je důležitá velikost vektorů.
2. Vzdálenost Manhattanu: Známá také jako vzdálenost L1 nebo vzdálenost městských bloků. Tato metoda počítá součet absolutních rozdílů souřadnic a je užitečná v určitých problémech podobných mřížce nebo při práci s řídkými daty.
3. Tečkový součin: Jednoduché násobení odpovídajících prvků dvou vektorů, které se často používá při normalizaci vektorů.
4. Jaccardova podobnost: Měří podobnost mezi konečnými soubory vzorků, což je užitečné pro binární nebo kategoriální data.
5. Hammingova vzdálenost: Měří počet pozic, na kterých se odpovídající symboly ve dvou vektorech liší, často se používá u binárních dat nebo pro detekci chyb.

Vektorové vyhledávání nabývá na významu v různých odvětvích díky své schopnosti porozumět kontextu a najít relevantní informace nad rámec prosté shody klíčových slov.

• Vyhledávání v lékařské literatuře: Výzkumníci mohou najít relevantní studie i v případě, že se terminologie liší.
• Porovnávání záznamů pacientů: identifikace podobných případů pacientů pro individuální léčebné plány.
• Objevování léčiv: vyhledávání chemických sloučenin s podobnými vlastnostmi nebo účinky.

Další informace o zdravotnictví a vědách o živé přírodě

• Doporučení produktů: Navrhování položek na základě sémantické podobnosti, nikoliv pouze na základě shody kategorií.
• Vizuální vyhledávání: Umožňuje zákazníkům najít produkty podobné nahranému obrázku.
• Odhalování podvodů: identifikace neobvyklých vzorců v údajích o transakcích.

Další informace o elektronickém obchodování a maloobchodu

• Posouzení rizik: Analýza finančních dokumentů za účelem identifikace potenciálních rizik.
• Analýza tržních trendů: zjišťování korelací mezi různými ekonomickými ukazateli.
• Segmentace zákazníků: Seskupování klientů na základě komplexních vzorců chování.

Další informace o finančních službách

• Doporučování obsahu: Navrhování filmů, hudby nebo článků na základě preferencí uživatele.
• Odhalování plagiátů: identifikace podobného obsahu ve velkých databázích.
• Vyhledávání zvuku a videa: Vyhledávání konkrétních okamžiků v médiích na základě přepisů nebo vizuálních prvků.

• Kontrola kvality: Odhalování anomálií ve výrobních datech.
• Řízení zásob: Optimalizace úrovně zásob na základě komplexních vzorců poptávky.
• Prediktivní údržba: identifikace zařízení, u kterého je pravděpodobná porucha, na základě vzorců dat ze senzorů.

Další informace o výrobě a dodavatelském řetězci

• Analýza protokolů: Zjišťování neobvyklých vzorů v systémových protokolech pro bezpečnostní hrozby.
• Vyhledávání podobnosti kódu: Vyhledávání podobných fragmentů kódu pro ladění nebo optimalizaci.
• Analýza síťového provozu: Identifikace potenciálních narušení bezpečnosti na základě vzorců provozu.

Vzhledem k tomu, že vektorové vyhledávání získává v různých odvětvích na významu, objevila se řada technologií a platforem podporujících jeho implementaci.

Vektorové databáze: Vektorová databáze je určena k efektivnímu ukládání vektorových dat a dotazování na ně. Mezi příklady patří Faiss (Facebook AI Similarity Search) a Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah).

Strojové učení rámce: TensorFlow a PyTorch nabízejí knihovny pro vytváření a manipulaci s vektorovými vloženými daty. Tyto rámce lze použít k trénování vlastních modelů vkládání pro konkrétní domény.

Knihovny NLP: Knihovny jako spaCy a Hugging Face's Transformers poskytují předem natrénované modely pro vkládání textu. Ty lze použít k vytváření vektorových reprezentací textových dat pro vyhledávací aplikace.

Cloudové služby vektorového vyhledávání: Hlavní poskytovatelé cloudových služeb nabízejí spravované služby vektorového vyhledávání, které lze integrovat do aplikací. Tyto služby často poskytují škálovatelnou infrastrukturu pro rozsáhlé operace vektorového vyhledávání.

Open-source vyhledávače: Některé tradiční vyhledávače nyní nabízejí možnosti vektorového vyhledávání. Ty mohou být užitečné pro organizace, které chtějí přidat vektorové vyhledávání do stávající infrastruktury vyhledávání.

Webové vyhledávače: Hlavní vyhledávače, jako je Google, začlenily techniky vektorového vyhledávání, aby zlepšily sémantické porozumění dotazům. Využívají modely neuronových sítí k vytváření vektorové reprezentace dotazů i webových stránek.

Vyhledávání v elektronickém obchodě: Online maloobchodní platformy využívají vektorové vyhledávání k lepšímu vyhledávání produktů a často jej kombinují s tradičním vyhledáváním podle klíčových slov pro dosažení optimálních výsledků.

Podniková vyhledávací řešení: Mnoho podnikových vyhledávacích platforem nyní nabízí možnosti vektorového vyhledávání. Tato řešení často využívají hybridní přístupy, které kombinují vektorové vyhledávání s tradičními metodami vyhledávání.

Správa databází systémy: Některé relační databázové systémy začaly zahrnovat možnosti vektorového vyhledávání, které umožňují vyhledávání podobnosti vedle tradičních dotazů SQL. Tato integrace umožňuje flexibilní dotazování na strukturovaná i nestrukturovaná data v rámci jednoho systému.

Cloudové datové platformy: Poskytovatelé cloudových služeb stále častěji nabízejí vektorové vyhledávání jako součást svých služeb. To umožňuje bezproblémovou integraci možností vektorového vyhledávání do cloudových aplikací a pracovních postupů s daty.

Vektorové vyhledávání a vektorová reprezentace se staly převratnou technologií ve světě vyhledávání informací a analýzy dat. Reprezentací dat jako vysokorozměrných vektorů umožňuje vektorové vyhledávání intuitivnější, kontextově uvědomělejší a sémanticky bohatší vyhledávání.

V tomto článku jsme odhalili základní koncepty vektorového vyhledávání a jeho využití v různých odvětvích. Viděli jsme, jak vektorové vyhledávání vyniká v chápání kontextu, zvládání vícejazyčných dotazů a vyhledávání relevantních výsledků i v případě, že není k dispozici přesná shoda klíčových slov.

Uvědomujeme si však také výpočetní náročnost a složitost správy velkorozměrných dat ve velkém měřítku. Právě v tom vyniká výkonné řešení InterSystems IRIS. InterSystems IRIS nabízí komplexní, jednotnou platformu, která hladce integruje možnosti vektorového vyhledávání s tradičními funkcemi správy dat.

Mezi hlavní výhody patří:

1. Bezproblémová integrace: Možnosti vektorového vyhledávání jsou plně integrovány do platformy InterSystems IRIS, což umožňuje snadnou kombinaci s dotazy SQL a dalšími úlohami zpracování dat.
2. Škálovatelnost: InterSystems IRIS je navržen tak, aby zvládal rozsáhlé operace vektorového vyhledávání a podporoval distribuované výpočty pro zvýšení výkonu.
3. Flexibilita: Díky podpoře různých technik vkládání a metrik vzdálenosti je InterSystems IRIS univerzální pro různé aplikace vektorového vyhledávání.
4. Pokročilá integrace NLP: InterSystems IRIS lze kombinovat se sofistikovanými technikami zpracování přirozeného jazyka pro lepší porozumění dotazu a relevanci výsledků.
5. Přizpůsobení pro konkrétní oblast: Platforma podporuje vlastní modely vkládání, což umožňuje řešení na míru ve specializovaných oblastech, jako je zdravotnictví nebo finance.
6. Jednotná správa dat: InterSystems IRIS eliminuje potřebu několika samostatných systémů, čímž snižuje složitost a potenciální nekonzistenci dat.