Apa Itu Pencarian Vektor? Semua yang Perlu Anda Ketahui

Pencarian vektor adalah teknik pencarian informasi yang kuat yang menggunakan representasi matematis dari data yang disebut vektor. Vektor menemukan item yang serupa berdasarkan makna semantik, bukan kecocokan persis.

Bidang Pencarian Informasi sama tuanya dengan sejarah komputer, dan pencarian vektor telah digunakan selama lebih dari 20 tahun. Namun demikian, akhir-akhir ini, ia mengalami lonjakan penggunaan yang sangat besar. Di era AI generatif dan big data, pencarian vektor menjadi sangat penting untuk beberapa penggunaan. Ini termasuk (tetapi tidak terbatas pada):

• Sistem rekomendasi
• Model pembelajaran mesin
• Pengenalan gambar
• Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP)
• Deteksi anomali
• AI Generatif

Yang membuat pencarian vektor bekerja dengan sangat baik adalah kemampuan bawaannya dalam menangkap konteks dan makna, serta kemampuannya untuk menemukan kecocokan perkiraan, bukan sekadar kecocokan yang sama persis. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menemukan informasi yang relevan bahkan ketika kueri mereka tidak persis sama dengan data yang tersimpan. Keuntungan besar lainnya adalah pencarian vektor dapat digunakan pada berbagai jenis data, termasuk teks, gambar, audio, data terstruktur, bahkan genom.

Jika Anda ingin tahu bagaimana cara kerja pencarian vektor dan bagaimana pencarian vektor dapat membantu bisnis Anda, Anda berada di tempat yang tepat.

Bagaimana cara kerja mesin pencari vektor? Memahami mekanisme di dalamnya akan membantu Anda mengoptimalkan ruang vektor.

Anda mungkin ingat vektor dari kelas aljabar di sekolah menengah. Dalam ilmu komputer, vektor hanyalah daftar angka, di mana setiap angka mewakili karakteristik atau dimensi yang berbeda.

Meskipun vektor yang Anda pelajari di sekolah mungkin memiliki dua atau tiga dimensi, sistem berbasis vektor modern sering kali menggunakan ratusan atau ribuan dimensi. Hal ini mungkin terdengar rumit, tetapi Anda bisa menganggapnya sebagai perpanjangan dari dunia tiga dimensi yang kita kenal. Bayangkan menambahkan lebih banyak karakteristik untuk mendeskripsikan sesuatu, dan setiap karakteristik tersebut menjadi dimensi baru dalam vektor Anda.

Sebagai contoh, vektor yang mewakili kata "kucing" mungkin terlihat seperti ini:

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

Meskipun angka-angka ini tampak abstrak, angka-angka ini menangkap berbagai aspek semantik dari konsep "kucing" yang memungkinkan untuk dibandingkan secara matematis dengan vektor lain. Kata "kucing" berakhir dengan vektor yang sangat mirip dengan kata "kucing", karena kata-kata yang digunakan di dekatnya akan sangat mirip.

Pencarian vektor, pada intinya, adalah metode untuk menemukan item yang serupa dalam kumpulan data yang besar dengan membandingkan representasi vektornya. Tidak seperti pencarian tradisional berbasis kata kunci - yang mencari kecocokan kata atau frasa yang sama persis - vektor berusaha memahami makna atau konteks yang mendasarinya.

Ternyata dalam mengubah teks menjadi vektor, vektor mencakup lebih banyak makna dibandingkan representasi lainnya, karena kata-kata yang digunakan dalam kombinasi dengan kata-kata lain memberikan konteks yang dapat menemukan makna di balik kata-kata tersebut.

Mengubah data menjadi vektor merupakan langkah pertama dalam pencarian vektor. Hal ini biasanya terjadi setiap kali Anda menambahkan data baru ke sistem. Ketika pengguna membuat kueri, kueri tersebut juga dikonversi menjadi vektor. Pencarian kemudian melibatkan pencarian item dalam kumpulan data yang vektornya paling mirip dengan vektor kueri.

Pendekatan ini memungkinkan pencarian yang lebih bernuansa. Misalnya, dalam pencarian vektor berbasis teks:

• Pencarian untuk "mobil" mungkin juga mengembalikan hasil tentang "mobil" atau "kendaraan", meskipun kata-kata tersebut tidak digunakan.
• Kueri tentang "teknik analisis data" mungkin memberikan hasil yang relevan tentang "metode statistik dalam data besar."

Pencarian vektor adalah teknologi utama yang memungkinkan arsitektur smart data fabric.

Pencarian trandisional berbasis kata kunci dan pencarian vektor berbeda dri sisi pendekatan dan kemampuannya:

1. Metode pencocokan: Pencarian kata kunci mencari kata atau frasa yang sama persis. Pencarian vektor mencari makna atau konsep yang serupa dengan membandingkan arah dan besaran vektor yang berbeda, dan selalu bersifat perkiraan, bukan persis.
2. Memahami konteks: Pencarian kata kunci sering kali mengalami kesulitan dengan konteks dan sinonim. Pencarian vektor dapat memahami konteks dan menemukan konten yang terkait secara semantik.
3. Menangani ambiguitas: Pencarian kata kunci dapat memberikan hasil yang tidak relevan ketika kata memiliki banyak arti. Pencarian vektor sering kali tidak dapat membedakan berdasarkan konteks keseluruhan kueri.  
4. Kemampuan multibahasa: Pencarian kata kunci biasanya memerlukan indeks terpisah untuk bahasa yang berbeda. Pencarian vektor sering kali dapat menemukan hasil yang relevan di berbagai bahasa jika dilatih dengan data multibahasa.
5. Menangani kesalahan ejaan dan variasi: Pencarian kata kunci mungkin tidak memberikan hasil karena sedikit kesalahan ejaan. Pencarian vektor lebih kuat terhadap variasi dan sering kali dapat menemukan hasil yang relevan meskipun ada kesalahan kecil.

Pembentukan vektor, yang juga dikenal sebagai penyematan, adalah langkah penting dalam pencarian vektor. Teknik yang berbeda digunakan tergantung pada jenis data:

1. Data teks: Penyematan kata (misalnya, Word2Vec, GloVe) mengonversi kata per kata menjadi vektor, sementara penyematan kalimat atau dokumen (misalnya, BERT, Universal Sentence Encoder) membuat vektor untuk teks yang lebih besar. Model ini biasanya telah dilatih sebelumnya pada volume teks yang besar dan dapat disesuaikan untuk domain tertentu.
2. Data gambar: Convolutional Neural Networks (CNN) sering digunakan untuk menghasilkan representasi vektor gambar. Jaringan ini belajar mengekstrak fitur yang relevan dari gambar selama pelatihan.
3. Data audio: Teknik seperti Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) atau model deep learning dapat mengubah audio menjadi representasi vektor.
4. Data multimodal: Beberapa model tingkat lanjut dapat membuat vektor yang merepresentasikan kombinasi berbagai jenis data, seperti gambar dengan keterangan.

Ada juga jenis data yang lebih canggih dan khusus yang dapat direpresentasikan sebagai vektor. Ini termasuk informasi genomik dan proteomik dalam biologi, struktur kimia, dan hubungan grafik.

Dimensi vektor dalam konteks pencarian merepresentasikan fitur data yang beragam:

1. Fitur semantik: Setiap dimensi dapat berhubungan dengan konsep atau atribut semantik tertentu dari data.
2. Representasi yang dipelajari: Dalam banyak kasus, terutama dengan model deep learning, makna yang tepat dari setiap dimensi tidak didefinisikan secara eksplisit, tetapi dipelajari oleh model selama pelatihan. Istilah "latent semantic model" pernah populer dan pada dasarnya merupakan representasi yang dipelajari.
3. Informasi kontekstual: Untuk data teks, dimensi sering kali menangkap pola penggunaan kontekstual kata atau frasa.
4. Konsep abstrak: Beberapa dimensi mungkin merepresentasikan konsep abstrak yang tidak mudah ditafsirkan oleh manusia, tetapi berguna untuk pemahaman model terhadap data.ini mungkin bukan konsep dalam arti yang biasa Anda kenal, misalnya serangkaian struktur dasar yang sama di seluruh gambar yang berbeda adalah konsep yang akan dilihat oleh mesin, tetapi tidak akan dilihat oleh manusia.

Meskipun semakin banyak dimensi biasanya dapat menangkap semakin banyak informasi dan memungkinkan pembedaan yang lebih baik, hal ini juga meningkatkan kebutuhan komputasi.

Oleh karena itu, sering kali perlu menyeimbangkan antara jumlah dimensi dan pertimbangan praktis seperti kecepatan pencarian atau kebutuhan penyimpanan.

Mesin pencari vektor mengubah data (seperti teks, gambar, atau audio) menjadi vektor numerik dan menemukan item yang serupa dengan mengukur jarak antara vektor-vektor ini dalam ruang berdimensi tinggi.

Tidak seperti pencarian semantik tradisional, yang mengandalkan pencocokan kata kunci dan teknik statistik, pencarian vektor dapat menangkap hubungan yang lebih bernuansa dan kemiripan antar item, sehingga memungkinkan hasil yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual, terutama untuk kueri yang kompleks atau konten multimedia.

Pencarian vektor bergantung pada berbagai algoritma untuk menemukan vektor yang serupa dalam ruang dimensi tinggi. Beberapa pendekatan yang paling umum antara lain:

1. Pencarian Exact Nearest Neighbor (NN): Metode ini menemukan vektor terdekat yang tepat dengan vektor kueri. Meskipun akurat, metode ini bisa jadi mahal secara komputasi untuk set data yang besar.

2. Pencarian Approximate Nearest Neighbor (ANN): Algoritma ANN mengorbankan beberapa akurasi untuk peningkatan kecepatan yang signifikan. Algoritma ANN yang populer meliputi:

   • Locality-Sensitive Hashing (LSH)
   • Grafik Hierarchical Navigable Small World (HNSW)
   • Product Quantization (PQ)
3. Metode berbasis pohon: Algoritma seperti pohon KD atau pohon Bola mengatur vektor dalam struktur pohon untuk pencarian yang lebih cepat. Ini bisa efektif untuk data berdimensi rendah, tetapi mungkin kesulitan dengan vektor berdimensi tinggi.
4. Metode berbasis grafik: Algoritma ini membuat grafik di mana simpul-simpulnya berupa vektor dan sisi-sisinya menghubungkan item-item yang serupa. Contohnya termasuk grafik HNSW (disebutkan di atas) dan Navigable Small World (NSW).

Kemiripan kosinus sangat penting dalam pencarian vektor karena secara efisien mengukur kemiripan antara vektor berdasarkan orientasi daripada besarnya, memungkinkan perbandingan yang akurat dalam ruang berdimensi tinggi.

Hal ini membuatnya sangat efektif untuk tugas-tugas seperti pencarian semantik, sistem rekomendasi, dan pengelompokan dokumen, di mana hubungan antara item lebih penting daripada nilai absolutnya.

Poin-poin penting tentang kemiripan kosinus:

1. Rentang: Nilai kemiripan kosinus berkisar dari -1 hingga 1, di mana:

   • 1 menunjukkan vektor yang mengarah ke arah yang sama (paling mirip)
   • 0 menunjukkan vektor ortogonal (tidak terkait)
   • -1 menunjukkan vektor yang mengarah ke arah yang berlawanan (paling berbeda)
2. Independensi besaran: Kesamaan kosinus berfokus pada arah vektor, bukan besarannya, sehingga berguna untuk membandingkan dokumen dengan panjang yang berbeda.
3. Perhitungan: Rumus untuk kemiripan kosinus adalah: cos(θ) = (A - B) / (||A|| * ||B||) Di mana A - B adalah hasil kali titik vektor A dan B, serta ||A|| dan ||B|| adalah besarnya.
4. Efisiensi: Kemiripan kosinus dapat dihitung secara efisien, khususnya apabila vektor dinormalisasi.

Kesamaan kosinus sangat penting karena:

• Fitur ini menangkap kemiripan semantik dengan baik, khususnya untuk data teks.
• Ini efisien secara komputasi, memungkinkan penghitungan kemiripan yang cepat dalam ruang dimensi tinggi.
• Sangat intuitif untuk dipahami dan ditafsirkan.

Bayangkan Anda seorang koki di dapur yang ramai, dan setiap resep adalah vektor dalam "ruang rasa" yang luas. Dimensi ruang ini mencakup rasa manis, asin, pedas, umami, dan sebagainya. Hidangan khas Anda seperti titik tertentu dalam ruang cita rasa ini, dan Anda ingin menemukan resep yang serupa atau membuat hidangan fusion yang melengkapi gaya Anda.

Kemiripan kosinus seperti "kompas rasa" khusus yang mengukur seberapa dekat resep lain selaras dengan profil cita rasa hidangan khas Anda. Resep yang sangat mirip dengan resep Anda akan mengarah ke arah yang hampir sama pada kompas rasa (kemiripan kosinus tinggi, mendekati 1).

Hidangan yang agak mirip mungkin mengarah ke arah yang terkait, tetapi tidak identik (kemiripan kosinus moderat, sekitar 0,7). Jenis masakan yang sama sekali berbeda akan menunjuk ke arah tegak lurus pada kompas rasa Anda (kemiripan kosinus 0, menunjukkan tidak ada hubungan rasa). Yang penting, intensitas rasa (besaran vektor) tidak menjadi masalah - kari yang lembut dan kari yang pekat bisa sangat mirip dalam hal arah rasanya.

Dalam analogi kuliner ini, mesin pencari vektor bertindak seperti sous chef yang sangat efisien. Alat ini dapat langsung berkonsultasi dengan kompas rasa ini untuk setiap resep dalam buku masak global yang luas, dengan cepat menemukan hidangan yang selaras dengan profil rasa khas Anda, terlepas dari asal atau intensitasnya.

Meskipun kemiripan kosinus banyak digunakan, beberapa metrik jarak lainnya dapat digunakan dalam pencarian vektor:

1. Jarak Euclidean: Mengukur jarak garis lurus antara dua titik dalam ruang Euclidean. Hal ini berguna apabila besaran vektor sangat penting.
2. Jarak Manhattan: Juga dikenal sebagai jarak L1 atau jarak blok kota. Ini menghitung jumlah perbedaan absolut dari koordinat, dan berguna dalam masalah seperti kisi-kisi tertentu atau ketika berurusan dengan data yang jarang.
3. Dot Product: Perkalian sederhana dari elemen-elemen yang sesuai dalam dua vektor yang sering digunakan ketika vektor dinormalisasi.
4. Jaccard Similarity: Mengukur kemiripan antara set sampel terbatas, yang berguna untuk data biner atau kategorikal.
5. Hamming Distance: Mengukur jumlah posisi di mana simbol yang sesuai dalam dua vektor berbeda, sering digunakan dengan data biner atau untuk deteksi kesalahan.

Pencarian vektor menjadi semakin penting di berbagai industri karena kemampuannya untuk memahami konteks dan menemukan informasi yang relevan di luar pencocokan kata kunci yang sederhana.

• Pencarian literatur medis: Peneliti dapat menemukan studi yang relevan bahkan ketika terminologinya beragam.
• Pencocokan catatan pasien: Mengidentifikasi kasus pasien yang serupa untuk rencana perawatan yang dipersonalisasi.
• Penemuan obat: Menemukan senyawa kimia dengan sifat atau efek yang serupa.

Pelajari lebih lanjut tentang Layanan Kesehatan & Ilmu Hayati

• Rekomendasi produk: Menyarankan item berdasarkan kemiripan semantik, bukan hanya pencocokan kategori.
• Pencarian visual: Memungkinkan pelanggan menemukan produk yang mirip dengan gambar yang diunggah.
• Deteksi penipuan: Mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam data transaksi.

Pelajari lebih lanjut tentang E-commerce dan Ritel

• Penilaian risiko: Menganalisis dokumen keuangan untuk mengidentifikasi potensi risiko.
• Analisis tren pasar: Menemukan korelasi antara beragam indikator ekonomi.
• Segmentasi pelanggan: Mengelompokkan klien berdasarkan pola perilaku yang kompleks.

Pelajari lebih lanjut tentang Layanan Keuangan

• Rekomendasi konten: Menyarankan film, musik, atau artikel berdasarkan preferensi pengguna.
• Deteksi plagiarisme: Mengidentifikasi konten yang serupa di seluruh database yang besar.
• Pencarian audio dan video: Menemukan momen tertentu dalam media berdasarkan transkrip atau fitur visual.

• Kendali mutu: Mendeteksi anomali dalam data produksi.
• Manajemen inventaris: Mengoptimalkan tingkat stok berdasarkan pola permintaan yang kompleks.
• Pemeliharaan prediktif: Mengidentifikasi peralatan yang kemungkinan besar akan mengalami kegagalan berdasarkan pola data sensor.

Pelajari lebih lanjut tentang Manufaktur dan Rantai Pasok

• Analisis log: Mendeteksi pola yang tidak biasa dalam log sistem untuk mengetahui adanya ancaman keamanan.
• Pencarian kemiripan kode: Menemukan cuplikan kode yang mirip untuk debugging atau pengoptimalan.
• Analisis lalu lintas jaringan: Mengidentifikasi potensi pelanggaran keamanan berdasarkan pola lalu lintas.

Seiring dengan semakin populernya pencarian vektor di berbagai industri, berbagai teknologi dan platform telah muncul untuk mendukung implementasinya.

Database Vektor: Database vektor dirancang untuk menyimpan dan meminta data vektor secara efisien. Contohnya termasuk Faiss (Facebook AI Similarity Search) dan Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah). Kerangka Kerja

Pembelajaran Mesin: TensorFlow dan PyTorch menawarkan pustaka untuk membuat dan memanipulasi penyematan vektor. Kerangka kerja ini dapat digunakan untuk melatih model penyematan khusus untuk domain tertentu.

Pustaka NLP: Pustaka seperti spaCy dan Hugging Face's Transformers menyediakan model yang telah dilatih untuk penyematan teks. Ini dapat digunakan untuk menghasilkan representasi vektor dari data teks untuk aplikasi pencarian

Layanan Pencarian Vektor Berbasis Cloud: Penyedia cloud utama menawarkan layanan pencarian vektor terkelola yang dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi. Layanan ini sering kali menyediakan infrastruktur yang dapat diskalakan untuk operasi pencarian vektor berskala besar.

Mesin Pencari Open-souce: Beberapa mesin pencari tradisional sekarang menawarkan kemampuan pencarian vektor. Ini dapat berguna bagi organisasi yang ingin menambahkan pencarian vektor ke infrastruktur pencarian yang sudah ada.

Mesin Pencari Web: Mesin pencari utama seperti Google telah memasukkan teknik pencarian vektor untuk meningkatkan pemahaman semantik dari kueri. Mereka menggunakan model jaringan saraf untuk menghasilkan representasi vektor dari kueri dan halaman web

Pencarian E-commerce: Platform ritel online menggunakan pencarian vektor untuk meningkatkan penemuan produk, dan sering kali menggabungkannya dengan pencarian kata kunci tradisional untuk mendapatkan hasil yang optimal.

Solusi Pencarian untuk Perusahaan: Banyak platform penelusuran perusahaan kini menawarkan kemampuan penelusuran vektor. Solusi ini sering kali menggunakan pendekatan hybrid, menggabungkan pencarian vektor dengan metode pencarian tradisional Sistem

Manajemen Database: Beberapa sistem database relasional telah mulai menggabungkan kemampuan pencarian vektor, yang memungkinkan pencarian kemiripan di samping kueri SQL tradisional. Integrasi ini memungkinkan kueri yang fleksibel untuk data terstruktur dan tidak terstruktur dalam sistem yang sama.

Platform Data Cloud: Penyedia cloud semakin banyak menawarkan pencarian vektor sebagai bagian dari layanan mereka. Hal ini memungkinkan integrasi kemampuan pencarian vektor tanpa hambatan ke dalam aplikasi berbasis cloud dan alur kerja data.

Pencarian vektor dan representasi vektor telah muncul sebagai teknologi yang mengubah dunia pencarian informasi dan analisis data. Dengan merepresentasikan data sebagai vektor berdimensi tinggi, pencarian vektor memungkinkan pengalaman pencarian yang lebih intuitif, sadar konteks, dan kaya secara semantik.

Di sepanjang artikel ini, kami telah mengungkap konsep dasar di balik pencarian vektor dan aplikasinya di berbagai industri. Kita telah melihat bagaimana pencarian vektor unggul dalam memahami konteks, menangani kueri multibahasa, dan menemukan hasil yang relevan bahkan ketika kata kunci yang sama persis dengan kata kunci yang dicari tidak ada.

Namun, kita juga menyadari tuntutan komputasi dan kompleksitas pengelolaan data dimensi tinggi dalam skala besar. Di sinilah InterSystems IRIS berperan sebagai solusi yang kuat. InterSystems IRIS menawarkan platform terpadu yang komprehensif yang mengintegrasikan kemampuan pencarian vektor dengan fitur manajemen data tradisional secara mulus.

Keuntungan utamanya meliputi:

1. Integrasi Tanpa Batas: Kemampuan pencarian vektor sepenuhnya terintegrasi ke dalam platform InterSystems IRIS, memungkinkan kombinasi yang mudah dengan kueri SQL dan tugas pemrosesan data lainnya.
2. Skalabilitas: InterSystems IRIS dirancang untuk menangani operasi pencarian vektor berskala besar, mendukung komputasi terdistribusi untuk meningkatkan kinerja.
3. Fleksibilitas: Dukungan untuk berbagai teknik penyematan dan metrik jarak membuat InterSystems IRIS serbaguna untuk berbagai aplikasi pencarian vektor.
4. Integrasi NLP Tingkat Lanjut: InterSystems IRIS dapat digabungkan dengan teknik pemrosesan bahasa alami yang canggih untuk meningkatkan pemahaman kueri dan relevansi hasil.
5. Kustomisasi Khusus Domain: Platform ini mendukung model penyematan khusus, memungkinkan solusi yang disesuaikan dalam bidang khusus seperti perawatan kesehatan atau keuangan.
6. Manajemen Data Terpadu: InterSystems IRIS menghilangkan kebutuhan akan beberapa sistem terpisah, sehingga mengurangi kerumitan dan potensi ketidakkonsistenan data.