Mi az a vektoros keresés? Minden, amit tudni kell

A vektoros keresés egy hatékony információkeresési technika, amely az adatok matematikai reprezentációit, az úgynevezett vektorokat használja. A vektorok inkább a szemantikai jelentés, mint a pontos egyezések alapján találnak hasonló elemeket.

A mező a Információkeresésegyidős a számítógépek történetével, és a vektoros keresést már több mint 20 éve használják. Az utóbbi időben azonban a használatában hatalmas fellendülés tapasztalható. A generatív mesterséges intelligencia és a nagyméretű adatok korában a vektoros keresés számos alkalmazásban kulcsfontosságúvá vált. Ezek közé tartoznak (de nem kizárólagosan):

• Ajánlási rendszerek
• Gépi tanulási modellek
• Képfelismerés
• Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
• Anomália észlelés
• Generatív mesterséges intelligencia

A vektoros keresés azért működik olyan jól, mert a kontextus és a jelentés megragadására képes, és képes közelítő találatokat találni a pontos találatok helyett. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy releváns információkat találjanak még akkor is, ha a lekérdezésük nem egyezik pontosan a tárolt adatokkal. Egy másik hatalmas előnye, hogy a vektoros keresés sokféle adatra alkalmazható, beleértve a szöveget, képeket, hangot, strukturált adatokat, sőt még a genomokat is.

Ha kíváncsi, hogyan működik a vektoros keresés, és hogyan segítheti az Ön vállalkozását, akkor a legjobb helyen jár.

Hogyan működik a vektoros keresőmotor? A belső mechanizmusok megértése segít abban, hogy a vektortérből a legtöbb értéket nyerje.

A vektorokra talán emlékszel a középiskolai algebraóráról. Az informatikában a vektorok egyszerűen számok listái, ahol minden egyes szám egy másik jellemzőt vagy dimenziót jelöl.

Míg az iskolában tanult vektorok valószínűleg két vagy három dimenzióval rendelkeztek, a modern vektoralapú rendszerek gyakran több száz vagy ezer dimenziót használnak. Ez talán bonyolultnak hangzik, de gondolhatsz rá úgy is, mint az általunk ismert háromdimenziós világ kiterjesztésére. Képzeljük el, hogy egyre több és több jellemzőt adunk hozzá valaminek a leírásához, és ezek mindegyike egy-egy új dimenzióvá válik a vektorunkban.

Például a "macska" szót reprezentáló vektor valahogy így nézhet ki:

[0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3, ...]

Bár ezek a számok absztraktnak tűnhetnek, a "macska" fogalmának különböző szemantikai aspektusait ragadják meg, ami lehetővé teszi a matematikai összehasonlítást más vektorokkal. A "macska" szó a "macska" szóhoz nagyon hasonló vektorral végződik, mert a mellettük használt szavak nagyon hasonlóak lesznek.

A vektoros keresés lényege, hogy egy nagy adathalmazban hasonló elemeket találunk a vektoros reprezentációik összehasonlításával. A hagyományos kulcsszó alapú kereséssel ellentétben - amely szavak vagy kifejezések pontos egyezéseit keresi - a vektorok a mögöttes jelentést vagy kontextust próbálják megérteni.

Kiderült, hogy a szöveg vektorokká alakítása során a vektorok többet tartalmaznak a jelentésből, mint más ábrázolások, mivel a más szavakkal együtt használt szavak biztosítják a kontextust, amely képes megtalálni a szavak mögött rejlő jelentést.

Az adatok vektorokká alakítása a vektoros keresés első lépése. Ez általában akkor fordul elő, amikor új adatokat adunk hozzá a rendszerhez. Amikor a felhasználó lekérdezést tesz, a lekérdezés szintén vektorrá alakul. A keresés során meg kell keresni azokat az elemeket az adathalmazban, amelyek vektorai a leginkább hasonlítanak a lekérdezés vektorához.

Ez a megközelítés árnyaltabb keresést tesz lehetővé. Például egy szövegalapú vektoros keresésnél:

• Az "autó" kifejezésre történő keresés az "automobile" vagy "vehicle" kifejezésre vonatkozó találatokat is visszaadhatja, még akkor is, ha nem pontosan ezeket a szavakat használja.
• Az "adatelemzési technikákra" vonatkozó lekérdezés releváns eredményeket adhat vissza a "statisztikai módszerek a nagy adatokban" témakörben

A vektoros keresés az intelligens adatszövet-architektúrákat lehetővé tevő kulcsfontosságú technológia.

A hagyományos kulcsszó alapú keresés és a vektoros keresés megközelítésükben és képességeikben különböznek egymástól:

1. Találati módszer: A kulcsszavas keresés szavak vagy kifejezések pontos egyezéseit keresi. A vektorkeresés a különböző vektorok irányának és nagyságának összehasonlításával keres hasonló jelentéseket vagy fogalmakat, és mindig inkább közelítő, mint pontos.
2. A kontextus megértése: A kulcsszavas keresés gyakran küzd a kontextussal és a szinonimákkal. A vektoros keresés képes megérteni a kontextust és megtalálni a szemantikailag kapcsolódó tartalmakat.
3. Többértelműség kezelése: A kulcsszavas keresés irreleváns eredményeket adhat vissza, ha a szavaknak több jelentése is van. A vektoros keresés gyakran képes a lekérdezés általános kontextusa alapján egyértelművé tenni a keresést.  
4. Többnyelvűség: A kulcsszavas kereséshez általában külön indexek szükségesek a különböző nyelvekhez. A vektoros keresés gyakran talál releváns eredményeket több nyelven, ha többnyelvű adatokon képzik ki.
5. Helyesírási hibák és variációk kezelése: A kulcsszavas keresésnél előfordulhat, hogy a kisebb helyesírási hibák miatt nem találunk találatokat. A vektoros keresés robusztusabb az eltérésekkel szemben, és gyakran talál releváns eredményeket a kisebb hibák ellenére is.

A vektorgenerálás, más néven beágyazás, a vektorkeresés egyik kulcsfontosságú lépése. Az adatok típusától függően különböző technikákat alkalmaznak:

1. Szövegadatok: A szóbeágyazások (pl. Word2Vec, GloVe) az egyes szavakat alakítják át vektorokká, míg a mondat- vagy dokumentumbeágyazások (pl. BERT, Universal Sentence Encoder) nagyobb szövegdarabok vektorait hozzák létre. Ezek a modellek jellemzően nagy mennyiségű szövegen vannak előzetesen betanítva, és finomhangolhatók az egyes területekhez.
2. Képadatok: A konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) gyakran használják képek vektoros reprezentációinak létrehozására. Ezek a hálózatok a képzés során megtanulják a képek releváns jellemzőinek kinyerését.
3. Hangadatok: Az olyan technikák, mint a mel-frekvencia cepstrális együtthatók (MFCC) vagy a mély tanulási modellek képesek a hangot vektoros reprezentációkká alakítani.
4. Multimodális adatok: Egyes fejlett modellek képesek olyan vektorokat létrehozni, amelyek különböző adattípusok kombinációit, például képeket és feliratokat ábrázolnak.

Vannak fejlettebb és speciálisabb adattípusok is, amelyek vektorként ábrázolhatók. Ez magában foglalja a genomikai és proteomikai információkat a biológiában, a kémiai szerkezeteket és a gráfkapcsolatokat.

A keresés során a vektor dimenziói az adatok különböző jellemzőit jelentik:

1. Szemantikai jellemzők: Minden dimenzió megfelelhet az adatok egy adott szemantikai fogalmának vagy attribútumának.
2. Tanult reprezentációk: Sok esetben, különösen a mély tanulási modellek esetében, az egyes dimenziók pontos jelentése nem explicit módon meghatározott, hanem a modell a képzés során tanulja meg. Régebben divatos volt a "latent semantic model" kifejezés, amely lényegében egy tanult ábrázolás.
3. Kontextuális információk: A szöveges adatok esetében a dimenziók gyakran a szavak vagy kifejezések kontextuális használati mintáit rögzítik.
4. Absztrakt fogalmak: Egyes dimenziók olyan absztrakt fogalmakat képviselhetnek, amelyek az ember számára nem könnyen értelmezhetők, de hasznosak a modell számára az adatok megértéséhez.ezek nem feltétlenül az Ön által megszokott értelemben vett fogalmak, például a különböző képek közös alapstruktúrája olyan fogalom, amelyet egy gép lát, de az ember nem.

Bár a több dimenzió általában több információt rögzít és finomabb megkülönböztetést tesz lehetővé, ugyanakkor növeli a számítási követelményeket.

Ezért gyakran egyensúlyt kell teremteni a dimenziók száma és a gyakorlati szempontok, például a keresési sebesség vagy a tárolási követelmények között.

A vektoros keresőmotor az adatokat (például szöveget, képeket vagy hangot) numerikus vektorokká alakítja, és a hasonló elemeket a vektorok közötti távolság mérésével találja meg a nagydimenziós térben.

A hagyományos szemantikus kereséssel ellentétben, amely a kulcsszavak megfeleltetésére és statisztikai technikákra támaszkodik, a vektoros keresés árnyaltabb kapcsolatokat és hasonlóságokat képes megragadni az elemek között, ami pontosabb és kontextus szempontjából relevánsabb eredményeket tesz lehetővé, különösen összetett lekérdezések vagy multimédiás tartalmak esetén.

A vektorkeresés különböző algoritmusokra támaszkodik, hogy hasonló vektorokat találjon a nagydimenziós terekben. Néhány a leggyakoribb megközelítések közül:

1. Pontos legközelebbi szomszéd (NN) keresés: Ez a módszer a lekérdezési vektorhoz legközelebbi vektorokat találja meg. Bár pontos, nagy adathalmazok esetén számításigényes lehet.

2. Hozzávetőleges legközelebbi szomszéd (ANN) keresés: Az ANN-algoritmusok a pontosságot jelentős sebességnövekedésért cserébe némileg csökkentik. A népszerű ANN-algoritmusok közé tartoznak:

   • Helyérzékeny zárolás (LSH)
   • Hierarchikus navigálható kis világ (HNSW) gráfok
   • Termék kvantálás (PQ)
3. Faalapú módszerek: Az olyan algoritmusok, mint a KD-fák vagy a Ball-fák a gyorsabb keresés érdekében a vektorokat fa struktúrába rendezik. Ezek hatékonyak lehetnek alacsonyabb dimenziós adatok esetén, de nagy dimenziós vektorok esetén nehézségekbe ütközhetnek.
4. Gráf-alapú módszerek: Ezek az algoritmusok egy gráfot építenek fel, ahol a csomópontok vektorok, az élek pedig hasonló elemeket kötnek össze. Ilyen például a HNSW (fent említett) és a Navigable Small World (NSW) grafikonok.

A koszinusz hasonlóság létfontosságú a vektoros keresésben, mert hatékonyan méri a vektorok közötti hasonlóságot a nagyságuk helyett az orientációjuk alapján, lehetővé téve a pontos összehasonlítást nagy dimenziós terekben.

Ez különösen hatékonnyá teszi az olyan feladatokban, mint a szemantikus keresés, az ajánlórendszerek és a dokumentum klaszterezés, ahol az elemek közötti kapcsolat fontosabb, mint az abszolút értékük.

A koszinusz hasonlósággal kapcsolatos legfontosabb tudnivalók:

1. Tartomány: A koszinusz hasonlóság értékei -1 és 1 között változnak, ahol:

   • 1 azonos irányba mutató vektorokat jelez (a leghasonlóbbak)
   • 0 ortogonális (nem kapcsolódó) vektorokat jelöl
   • -1 ellentétes irányú (legkülönbözőbb) vektorokat jelez
2. Nagyságrendi függetlenség: A koszinusz hasonlóság a vektorok irányára összpontosít, nem pedig a nagyságukra, így hasznos a különböző hosszúságú dokumentumok összehasonlítására.
3. Számítás: A koszinusz hasonlóság képlete: cos(θ) = (A - B) / (||A||| * ||B|||)Ahol A - B az A és B vektorok szorzata, és ||A|| és ||B||| a nagyságuk.
4. Hatékonyság: A koszinusz hasonlóság hatékonyan kiszámítható, különösen akkor, ha a vektorokat normalizálják.

A koszinusz hasonlóság különösen fontos, mert:

• A szemantikai hasonlóságot jól megragadja, különösen szöveges adatok esetében.
• Számítási szempontból hatékony, lehetővé teszi a gyors hasonlósági számításokat nagy dimenziós terekben.
• Intuitívan érthető és értelmezhető.

Képzelje el, hogy Ön egy séf egy nyüzsgő konyhában, és minden recept egy vektor egy hatalmas "ízterületen". Ennek a térnek a dimenziói közé tartozik az édesség, a sós íz, a fűszeresség, az umami és így tovább. Az Ön jellegzetes étele olyan, mint egy adott pont ebben az ízvilágban, és Ön olyan hasonló recepteket szeretne találni, vagy olyan fúziós ételeket szeretne létrehozni, amelyek kiegészítik az Ön stílusát.

A koszinusz hasonlóság olyan, mint egy különleges "ízkompasz", amely azt méri, hogy más receptek mennyire igazodnak az Ön jellegzetes ételének ízprofiljához. Egy, a tiédhez nagyon hasonló recept majdnem ugyanabba az irányba mutatna az ízkompaszon (magas koszinusz hasonlóság, közel 1).

Egy kissé hasonló étel rokon, de nem azonos irányba mutatna (közepes koszinusz hasonlóság, 0,7 körül). Egy teljesen más típusú konyha merőleges irányba mutatna az ízkompaszon (0 koszinusz hasonlóság, ami azt jelzi, hogy nincs ízkapcsolat). Fontos, hogy az ízek intenzitása (vektor nagysága) nem számít - egy enyhe és egy intenzív curry nagyon hasonló lehet az ízek irányát tekintve.

Ebben a kulináris analógiában a vektoros keresőmotor úgy működik, mint egy hihetetlenül hatékony sous chef. Ezt az íziránytűt egy hatalmas globális szakácskönyv minden receptjéhez azonnal fel tudja keresni, és gyorsan megtalálja azokat az ételeket, amelyek harmonizálnak az Ön jellegzetes ízprofiljával, függetlenül azok eredetétől vagy intenzitásától.

Míg a koszinusz hasonlóságot széles körben használják, számos más távolsági mérőszám is alkalmazható a vektorok keresésében:

1. Euklideszi távolság: Két pont közötti egyenes távolságot mér az euklideszi térben. Ez akkor hasznos, ha a vektorok nagysága fontos.
2. Manhattan távolság: Más néven L1 távolság vagy városrész távolság. Ez a koordináták abszolút különbségeinek összegét számítja ki, és hasznos bizonyos rácsszerű problémáknál vagy ritkás adatok kezelése esetén.
3. Pontproduktum: Két vektor megfelelő elemeinek egyszerű szorzata, amelyet gyakran akkor használnak, ha a vektorokat normalizálják.
4. Jaccard-hasonlóság: véges mintahalmazok közötti hasonlóságot méri, ami bináris vagy kategorikus adatok esetén hasznos.
5. Hamming-távolság: Azt méri, hogy két vektorban a megfelelő szimbólumok hány pozícióban különböznek egymástól, gyakran használják bináris adatoknál vagy hibadetektáláshoz.

A vektoros keresés egyre fontosabbá vált a különböző iparágakban, mivel képes megérteni a kontextust, és az egyszerű kulcsszavas megfeleltetésen túl releváns információkat találni.

• Orvosi szakirodalmi keresés: A kutatók akkor is megtalálhatják a releváns tanulmányokat, ha a terminológia eltérő.
• Betegadatok egyeztetése: Hasonló beteges esetek azonosítása személyre szabott kezelési tervekhez.
• Gyógyszerkutatás: hasonló tulajdonságokkal vagy hatásokkal rendelkező kémiai vegyületek keresése.

Tudjon meg többet az egészségügyről és az élettudományokról

• Termékajánlások: Termékjavaslatok a szemantikai hasonlóság, nem pedig a kategória megfelelés alapján.
• Vizuális keresés: Lehetővé teszi a vásárlók számára, hogy egy feltöltött képhez hasonló termékeket találjanak.
• Csalások felderítése: Szokatlan minták azonosítása a tranzakciós adatokban.

Tudjon meg többet az e-kereskedelemről és a kiskereskedelemről

• Kockázatértékelés: A pénzügyi dokumentumok elemzése a potenciális kockázatok azonosítása érdekében.
• Piaci trendelemzés: Összefüggések keresése különböző gazdasági mutatók között.
• Ügyfélszegmentálás: Az ügyfelek csoportosítása összetett viselkedési minták alapján.

Tudjon meg többet a pénzügyi szolgáltatásokról

• Tartalomajánlás: Filmek, zenék vagy cikkek ajánlása a felhasználó preferenciái alapján.
• Plágiumfelismerés: hasonló tartalmak azonosítása nagy adatbázisokban.
• Hang- és videókeresés: Konkrét pillanatok keresése a médiában átiratok vagy vizuális jellemzők alapján.

• Minőségellenőrzés: A termelési adatokban lévő rendellenességek felderítése.
• Készletgazdálkodás: A készletszintek optimalizálása összetett keresleti minták alapján.
• Előrejelző karbantartás: A meghibásodásra hajlamos berendezések azonosítása az érzékelőadatok mintázatai alapján.

Tudjon meg többet a gyártásról és az ellátási láncról

• Naplóelemzés: A rendszer naplóiban található szokatlan minták felderítése biztonsági fenyegetések esetén.
• Kódhasonlóság-keresés: Hasonló kódrészletek keresése hibakereséshez vagy optimalizáláshoz.
• Hálózati forgalomelemzés: A potenciális biztonsági rések azonosítása a forgalmi minták alapján.

Ahogy a vektoros keresés egyre nagyobb teret nyer a különböző iparágakban, számos technológia és platform jelent meg a megvalósítás támogatására.

Vektoros adatbázisok: A vektoros adatbázisok vektoros adatok hatékony tárolására és lekérdezésére szolgálnak. Ilyen például a Faiss (Facebook AI Similarity Search) és az Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah).

Gépi tanulás keretrendszerek: A TensorFlow és a PyTorch könyvtárakat kínál vektorbeágyazások létrehozására és manipulálására. Ezek a keretrendszerek felhasználhatók egyedi beágyazási modellek betanítására bizonyos területeken.

NLP-könyvtárak: Az olyan könyvtárak, mint a spaCy és a Hugging Face's Transformers, előre betanított modelleket biztosítanak a szövegbeágyazáshoz. Ezek segítségével a szöveges adatok vektoros reprezentációit lehet létrehozni a keresőalkalmazások számára.

Felhőalapú vektoros keresési szolgáltatások: A főbb felhőszolgáltatók kezelt vektoros keresési szolgáltatásokat kínálnak, amelyek integrálhatók az alkalmazásokba. Ezek a szolgáltatások gyakran skálázható infrastruktúrát biztosítanak a nagyméretű vektoros keresési műveletekhez.

Nyílt forráskódú keresőmotorok: Néhány hagyományos keresőmotor már kínál vektoros keresési lehetőségeket. Ezek hasznosak lehetnek azon szervezetek számára, amelyek a meglévő keresési infrastruktúrát vektoros kereséssel kívánják kiegészíteni.

Webes keresőmotorok: Az olyan nagy keresőmotorok, mint a Google, a lekérdezések szemantikai megértésének javítása érdekében beépítették a vektoros keresési technikákat. Ezek neurális hálózati modelleket használnak a lekérdezések és a weboldalak vektoros reprezentációjának létrehozására.

E-kereskedelmikeresés: Az online kiskereskedelmi platformok vektoros keresést használnak a termékkeresés javítására, gyakran kombinálva azt a hagyományos kulcsszavas kereséssel az optimális eredmények érdekében.

Vállalati keresési megoldások: Számos vállalati keresési platform kínál már vektoros keresési lehetőségeket. Ezek a megoldások gyakran hibrid megközelítéseket alkalmaznak, amelyek a vektoros keresést a hagyományos keresési módszerekkel kombinálják.

Adatbázis-kezelés rendszerek: Egyes relációs adatbázis-rendszerek elkezdték beépíteni a vektoros keresési képességeket, lehetővé téve a hagyományos SQL-lekérdezések mellett a hasonlósági keresést. Ez az integráció lehetővé teszi a strukturált és strukturálatlan adatok rugalmas lekérdezését ugyanazon a rendszeren belül.

Felhőalapú adatplatformok: A felhőszolgáltatók egyre gyakrabban kínálnak vektoros keresést szolgáltatásaik részeként. Ez lehetővé teszi a vektoros keresési képességek zökkenőmentes integrálását a felhőalapú alkalmazásokba és adatfolyamatokba.

A vektoros keresés és a vektoros reprezentáció az információkeresés és az adatelemzés világában újszerű technológiaként jelent meg. Az adatok nagydimenziós vektorokként való ábrázolásával a vektoros keresés intuitívabb, kontextustudatosabb és szemantikailag gazdagabb keresési élményt tesz lehetővé.

A cikk során feltártuk a vektoros keresés mögött álló alapvető koncepciókat és a különböző iparágakban való alkalmazását. Láttuk, hogy a vektoros keresés kiválóan érti a kontextust, kezeli a többnyelvű lekérdezéseket, és releváns eredményeket talál még akkor is, ha a pontos kulcsszó nem egyezik.

Ugyanakkor felismertük a nagy dimenziójú adatok méretarányos kezelésének számítási igényeit és összetettségét is. Az InterSystems IRIS itt kiemelkedik, mint hatékony megoldás. Az InterSystems IRIS átfogó, egységes platformot kínál, amely zökkenőmentesen integrálja a vektoros keresési képességeket a hagyományos adatkezelési funkciókkal.

A legfontosabb előnyök a következők:

1. Zökkenőmentes integráció: A vektoros keresési képességek teljes mértékben integrálva vannak az InterSystems IRIS platformjába, így könnyen kombinálhatók SQL-lekérdezésekkel és egyéb adatfeldolgozási feladatokkal.
2. Skálázhatóság: Az InterSystems IRIS-t nagyméretű vektoros keresési műveletek kezelésére tervezték, és támogatja az elosztott számítást a nagyobb teljesítmény érdekében.
3. Rugalmasság: A különböző beágyazási technikák és távolságmérések támogatása sokoldalúvá teszi az InterSystems IRIS-t a különböző vektoros keresési alkalmazásokhoz.
4. Fejlett NLP integráció: Az InterSystems IRIS kombinálható kifinomult természetes nyelvi feldolgozási technikákkal a lekérdezések jobb megértése és az eredmények relevanciája érdekében.
5. Területspecifikus testreszabás: A platform támogatja az egyéni beágyazási modelleket, így testre szabott megoldásokat kínál olyan speciális területeken, mint az egészségügy vagy a pénzügy.
6. Egységesített adatkezelés: Az InterSystems IRIS megszünteti a több különálló rendszer szükségességét, csökkentve a komplexitást és a lehetséges adatinkonzisztenciákat.