Cos'è la ricerca vettoriale? Tutto quello che c'è da sapere

La ricerca vettoriale è una tecnica avanzata di recupero delle informazioni che sfrutta rappresentazioni matematiche dei dati, chiamate vettori. Questo approccio consente di individuare elementi simili basandosi sul significato semantico, anziché su semplici corrispondenze esatte.

Sebbene il recupero delle informazioni abbia origini tanto antiche quanto la storia dei computer, e la ricerca vettoriale sia in uso da oltre 20 anni, di recente il suo impiego è cresciuto in modo esponenziale. Nell'era dell' intelligenza artificiale generativa e dei big data, questa tecnologia è diventata essenziale per numerose applicazioni. Queste includono (ma non si limitano a):

• Sistemi di raccomandazione
• Modelli di machine learning
• Riconoscimento dell'immagine
• Natural Language Processing (NLP)
• Rilevamento delle anomalie
• IA Generativa

La ricerca vettoriale si distingue per la sua capacità di comprendere il contesto e il significato, individuando corrispondenze approssimative anziché basarsi esclusivamente su confronti esatti. Questo permette di ottenere risultati rilevanti anche quando la query non coincide perfettamente con i dati memorizzati. Uno dei suoi maggiori vantaggi è la versatilità, poiché può essere applicata a diversi tipi di dati, tra cui testo, immagini, audio, dati strutturati e persino sequenze genomiche.

Se volete scoprire come funziona la ricerca vettoriale e in che modo può aiutare la vostra azienda, siete nel posto giusto!

Come funziona un motore di ricerca vettoriale? Comprendere i suoi meccanismi interni è essenziale per sfruttare al meglio il potenziale dello spazio vettoriale.

Forse ricordate i vettori dalle lezioni di algebra del liceo. In informatica, un vettore è semplicemente una lista di numeri, dove ogni valore rappresenta una caratteristica o una dimensione specifica.

Mentre i vettori scolastici avevano solitamente due o tre dimensioni, i moderni sistemi di ricerca vettoriale possono operare su centinaia o migliaia di dimensioni. Può sembrare complesso, ma è come espandere il mondo tridimensionale che conosciamo, aggiungendo nuove caratteristiche per descrivere meglio un concetto.

Ad esempio, un vettore che rappresenta la parola "gatto" potrebbe apparire così:

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

Questi numeri, seppur astratti, catturano aspetti semantici del concetto di "gatto", permettendo un confronto matematico con altri vettori. Per questo motivo, la parola "felino" avrà un vettore molto simile a quello di "gatto", poiché entrambi appaiono in contesti linguistici simili.

La ricerca vettoriale è un metodo avanzato per identificare elementi simili all'interno di un vasto insieme di dati, confrontando le loro rappresentazioni vettoriali. A differenza della ricerca tradizionale basata su parole chiave, che si concentra su corrispondenze esatte di termini o frasi, la ricerca vettoriale punta a comprendere il significato e il contesto sottostante.

Convertendo il testo in vettori, si ottiene una rappresentazione che cattura più significato rispetto ad altri metodi. Le parole utilizzate insieme a contesti specifici rivelano il vero significato dietro ogni termine.

Il processo di conversione dei dati in vettori è il primo passo della ricerca vettoriale. Ogni volta che nuovi dati vengono aggiunti a un sistema, vengono trasformati in vettori. Quando un utente effettua una richiesta, anche questa viene convertita in un vettore. La ricerca consiste quindi nell'individuare gli elementi del set di dati i cui vettori sono più simili al vettore dell'interrogazione.

Questo approccio consente una ricerca più intelligente e sfumata. Ad esempio, in una ricerca vettoriale basata sul testo:

• Una ricerca per "auto" potrebbe restituire risultati anche per "automobile" o "veicolo", anche se queste parole non sono presenti nella query esatta.
• Una ricerca su "tecniche di analisi dei dati" potrebbe restituire risultati pertinenti come "metodi statistici nei big data".

La ricerca vettoriale è una tecnologia fondamentale nelle architetture smart data fabric.

La ricerca tradizionale basata su parole chiave e la ricerca vettoriale si differenziano significativamente per approccio e funzionalità:

1. Metodo di ricerca: la ricerca per parole chiave trova corrispondenze esatte di parole o frasi, mentre la ricerca vettoriale esplora significati o concetti simili confrontando la direzione e la grandezza di vettori diversi, operando su una base approssimativa piuttosto che esatta.
2. Comprensione del contesto: la ricerca per parole chiave può avere difficoltà a comprendere il contesto e a gestire i sinonimi, mentre la ricerca vettoriale è in grado di catturare il contesto e trovare contenuti semanticamente correlati.
3. Gestione dell'ambiguità: la ricerca per parole chiave può restituire risultati irrilevanti quando una parola ha più significati. La ricerca vettoriale, invece, spesso può disambiguare il significato in base al contesto della query.
4. Funzionalità multilingue: la ricerca per parole chiave solitamente richiede indici separati per ciascuna lingua, mentre la ricerca vettoriale può spesso identificare risultati rilevanti in tutte le lingue, se addestrata su dati multilingue.
5. Gestione di errori ortografici e variazioni: la ricerca per parole chiave potrebbe perdere risultati a causa di lievi errori ortografici, mentre la ricerca vettoriale è più resistente alle variazioni e può spesso recuperare risultati pertinenti anche con piccoli errori.
   

La generazione dei vettori, nota anche come embedding, è una fase fondamentale della ricerca vettoriale. A seconda del tipo di dati, vengono utilizzate tecniche diverse:

1. Dati di testo: word embedding come Word2Vec e GloVe convertono le parole in vettori, mentre embedding come BERT e Universal Sentence Encoder creano vettori per frasi o documenti interi. Questi modelli sono generalmente pre-addestrati su grandi dataset di testo e possono essere ottimizzati per settori specifici.
2. Dati visivi (immagini): le reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN) sono ampiamente utilizzate per estrarre caratteristiche rilevanti dalle immagini e convertirle in rappresentazioni vettoriali. Queste reti imparano a estrarre le caratteristiche rilevanti dalle immagini durante l'addestramento.
3. Dati audio: tecniche come i Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) e i modelli di deep learning trasformano i segnali audio in vettori, facilitando il confronto tra suoni diversi.
4. Dati multimodali: modelli avanzati possono generare vettori che rappresentano combinazioni di diversi tipi di dati, come immagini con didascalie.

Oltre a questi, la ricerca vettoriale si applica anche a dati altamente specializzati, come sequenze genomiche e proteomiche in biologia, strutture chimiche e relazioni grafiche, ampliando le possibilità di analisi e recupero delle informazioni in diversi ambiti.

Le dimensioni di un vettore nel contesto della ricerca rappresentano diverse caratteristiche dei dati:

1. Caratteristiche semantiche: ogni dimensione può corrispondere a un concetto o attributo specifico dei dati, contribuendo alla loro comprensione semantica.
2. Rappresentazioni apprese: nei modelli di deep learning, il significato esatto di ogni dimensione non è definito esplicitamente, ma viene appreso dal modello durante l'addestramento. Questo concetto è alla base dei "latent semantic model", che generano rappresentazioni più ricche e astratte.
3. Informazioni contestuali: nei dati testuali, le dimensioni del vettore catturano le relazioni contestuali tra parole e frasi, migliorando la precisione nel riconoscimento del significato.
4. Concetti astratti: alcune dimensioni possono rappresentare concetti astratti che non sono facilmente interpretabili dall’uomo, ma risultano essenziali per la comprensione dei dati da parte del modello. Questi potrebbero non essere concetti nel senso tradizionale, ma piuttosto schemi o strutture sottostanti comuni a diversi tipi di dati. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale potrebbe individuare pattern ricorrenti in immagini diverse, rilevando connessioni che un osservatore umano non noterebbe immediatamente.

Sebbene un numero maggiore di dimensioni permetta in genere di catturare più dettagli e raffinare i risultati della ricerca, aumenta anche i requisiti computazionali.
L’ottimizzazione del numero di dimensioni è quindi cruciale per bilanciare accuratezza, velocità di ricerca e scalabilità.

Un motore di ricerca vettoriale converte i dati, come testo, immagini o audio, in vettori numerici e individua elementi simili misurando la distanza tra questi vettori all'interno di uno spazio ad alta dimensione.

A differenza della ricerca semantica tradizionale, che si basa sulla corrispondenza esatta di parole chiave e su tecniche statistiche, la ricerca vettoriale riesce a catturare relazioni più sfumate tra gli elementi. Questo approccio consente di ottenere risultati più precisi e contestualmente rilevanti, rendendolo particolarmente efficace per query complesse o contenuti multimediali.

La ricerca vettoriale usa diversi algoritmi per trovare vettori simili all'interno di spazi ad alta dimensione. Tra gli approcci più comuni troviamo:

1. Exact Nearest Neighbor (NN): questo metodo identifica i vettori esattamente più vicini a un vettore di query. Sebbene garantisca massima accuratezza, può essere computazionalmente oneroso per dataset di grandi dimensioni.
2. Approximate Nearest Neighbor (ANN): gli algoritmi ANN rinunciano sacrificano una parte di accuratezza per migliorare la velocità di ricerca. Tra i più usati ci sono:
   
   • Locality-Sensitive Hashing (LSH)
   • Hierarchical Navigable Small World (HNSW) graphs
   • Product Quantization (PQ)
3. Metodi ad albero: strutture come i KD-trees o i Ball trees organizzano i vettori in una gerarchia ad albero per accelerare la ricerca. Tuttavia, la loro efficacia diminuisce con dati ad alta dimensionalità.
4. Metodi basati sui grafi: questi algoritmi costruiscono un grafo in cui i nodi rappresentano i vettori e i bordi collegano elementi simili. Tra i più noti troviamo i grafici HNSW e Navigable Small World (NSW).

La similarità del coseno, è un concetto fondamentale nella ricerca vettoriale in quanto misura la somiglianza tra vettori basandosi sulla loro direzione, piuttosto che sulla grandezza, consentendo confronti accurati in spazi ad alta densità.

Questo permette di ottenere confronti accurati in spazi ad alta densità, rendendola particolarmente efficace per applicazioni come la ricerca semantica, i sistemi di raccomandazione e il clustering di documenti, dove la relazione tra gli elementi è più rilevante rispetto ai loro valori assoluti.

Punti chiave sulla similarità del coseno:

1. Intervallo: i valori di similarità del coseno vanno da -1 a 1, dove:
   
   • 1 indica vettori che puntano nella stessa direzione (massima similarità)
   • 0 indica vettori ortogonali (nessuna correlazione)
   • -1 indica vettori che puntano in direzioni opposte (massima dissimilarità)
2. Indipendenza dalla grandezza: la similarità del coseno si concentra esclusivamente sulla direzione dei vettori, non sulla loro grandezza, rendendola utile per confrontare documenti di lunghezza diversa.
3. Calcolo: la formula per la somiglianza del coseno è:
   cos(θ) = (A · B) / (||A|| × ||B||)
   Dove A · B è il prodotto di punti dei vettori A e B e ||A| e ||B| sono le loro grandezze.
4. Efficienza: la similarità del coseno può essere calcolata in modo efficiente, soprattutto quando i vettori sono normalizzati.

La somiglianza del coseno è particolarmente importante perché:

• Cattura bene la somiglianza semantica, soprattutto per i dati testuali.
• È efficiente dal punto di vista computazionale e consente di calcolare rapidamente la somiglianza in spazi ad alta dimensione.
• È intuitiva da capire e interpretare.

Immaginate di essere uno chef in una cucina affollata, dove ogni ricetta è un vettore in un vasto "spazio dei sapori". Le dimensioni di questo spazio includono dolcezza, sapidità, piccantezza, umami etc. Il vostro piatto forte è rappresentato da un punto specifico in questo spazio e il vostro obiettivo è trovare ricette simili o creare piatti fusion che completino il vostro stile.

La similarità del coseno può essere vista come una "bussola dei sapori" capace di misurare quanto le altre ricette siano allineate al profilo di sapori del vostro piatto forte. Ricette molto simili alla vostra puntano nella stessa direzione sulla bussola dei sapori (similarità del coseno alta, vicina a 1).

Ricette parzialmente simili puntano in una direzione affine, ma non identica (similarità del coseno moderata, circa 0,7). Una cucina completamente diversa punterebbe nella direzione perpendicolare sulla bussola dei sapori (similarità del coseno pari a 0, nessuna relazione di sapore). Un aspetto fondamentale della similarità del coseno è che l'intensità dei sapori (la grandezza del vettore) non influisce sulla misura. Ad esempio, un curry delicato e uno intenso potrebbero essere molto simili in termini di direzione del sapore.

In questa analogia culinaria, un motore di ricerca vettoriale funziona come un sous chef incredibilmente efficiente. Grazie alla sua capacità di analizzare istantaneamente la bussola dei sapori all'interno di un enorme database di ricette globali, riesce a trovare piatti che si armonizzano perfettamente con il vostro stile, indipendentemente dall'origine o dall'intensità dei sapori.

Sebbene la similarità del coseno sia ampiamente utilizzata, esistono diverse altre metriche di distanza impiegate nella ricerca vettoriale per misurare la somiglianza tra vettori:

1. Distanza euclidea: misura la distanza in linea retta tra due punti nello spazio euclideo. È utile quando la grandezza dei vettori è importante.
2. Distanza di Manhattan: nota anche come distanza L1 o distanza dell'isolato, questa metrica calcola la somma delle differenze assolute delle coordinate. È particolarmente utile in problemi reticolari o quando si lavorano con dati radi.
3. Prodotto scalare: detto anche dot product, è una semplice moltiplicazione degli elementi corrispondenti in due vettori. Questa metrica è frequentemente utilizzata quando i vettori sono normalizzati.
4. Similitudine di Jaccard: misura la somiglianza tra insiemi finiti di campioni, utile per dati binari o categorici.
5. Distanza di Hamming: misura il numero di posizioni in cui i simboli corrispondenti in due vettori sono diversi. È frequentemente utilizzata con dati binari o per il rilevamento di errori.
   

La ricerca vettoriale sta guadagnando sempre più rilevanza in numerosi settori, grazie alla sua abilità di comprendere il contesto e di individuare informazioni pertinenti che vanno oltre la semplice corrispondenza con le parole chiave.

• Ricerca nella letteratura medica: i ricercatori possono individuare studi rilevanti anche quando la terminologia varia.
• Corrispondenza delle cartelle cliniche: identificazione di casi simili di pazienti per piani di trattamento personalizzati.
• Scoperta di farmaci: ricerca di composti chimici con proprietà o effetti simili.

Per saperne di più su sanità e scienze della vita

• Raccomandazioni sui prodotti: suggerire articoli in base alla somiglianza semantica piuttosto che alla semplice corrispondenza di categoria.
• Ricerca visiva: consente ai clienti di trovare prodotti simili a un'immagine caricata.
• Rilevamento delle frodi: identificazione di modelli insoliti nei dati delle transazioni.

Per saperne di più su e-commerce e vendita al dettaglio

• Valutazione del rischio: analisi dei documenti finanziari per identificare i rischi potenziali.
• Analisi delle tendenze di mercato: individuare correlazioni tra diversi indicatori economici.
• Segmentazione dei clienti: raggruppare i clienti in base a modelli comportamentali complessi.

Per saperne di più sui servizi finanziari

• Raccomandazione di contenuti: suggerimento di film, musica o articoli in base alle preferenze dell'utente.
• Rilevamento del plagio: identificazione di contenuti simili in grandi database.
• Ricerca audio e video: ricerca di momenti specifici nei media in base a trascrizioni o caratteristiche visive.

• Controllo qualità: rilevamento di anomalie nei dati di produzione.
• Gestione delle scorte: ottimizzazione dei livelli di scorte in base a modelli di domanda complessi.
• Manutenzione predittiva: identificazione delle apparecchiature a rischio di guasto in base agli schemi dei dati dei sensori.

Per saperne di più su industria manifatturiera e supply chain

• Analisi dei log: rilevamento di schemi insoliti nei log di sistema per individuare minacce alla sicurezza.
• Ricerca della somiglianza del codice: ricerca di frammenti di codice simili per il debug o l'ottimizzazione.
• Analisi del traffico di rete: identificazione di potenziali violazioni della sicurezza in base ai modelli di traffico.

Con l'affermarsi della ricerca vettoriale in vari settori, sono emerse diverse tecnologie e piattaforme per supportarne l'implementazione.

Database vettoriali: un database vettoriale è progettato per memorizzare e interrogare i dati vettoriali in modo efficiente. EAlcuni esempi sono Faiss (Facebook AI Similarity Search) e Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah).

Machine Learning framework: piattaforme come TensorFlow e PyTorch offrono librerie per la creazione e la manipolazione di vector embedding. Questi framework sono ideali per addestrare modelli di embedding personalizzati, adattati a domini specifici.

Librerie NLP: librerie come spaCy e Hugging Face's Transformers forniscono modelli pre-addestrati per l'embedding del testo. Questi strumenti sono utili per generare rappresentazioni vettoriali dei dati di testo, fondamentali per le applicazioni di ricerca.

Servizi di ricerca vettoriale basati sul cloud: i principali fornitori di cloud offrono servizi di ricerca vettoriale gestiti che possono essere integrati nelle applicazioni. Questi servizi sono scalabili e permettono di eseguire operazioni di ricerca vettoriale su larga scala.

Motori di ricerca open-source: alcuni motori di ricerca tradizionali hanno integrato funzionalità di ricerca vettoriale. Questo può essere utile per le organizzazioni che desiderano aggiornare la propria infrastruttura di ricerca esistente, aggiungendo la ricerca vettoriale.

Motori di ricerca web: i principali motori di ricerca come Google hanno integrato tecniche di ricerca vettoriale per migliorare la comprensione semantica delle query. Utilizzano modelli di reti neurali per generare rappresentazioni vettoriali sia delle query che delle pagine web.

Ricerca nell'e-commerce: le piattaforme di vendita al dettaglio online utilizzano la ricerca vettoriale per migliorare la scoperta dei prodotti, spesso combinandola con la tradizionale ricerca per parole chiave, migliorando la qualità dei risultati.

Enterprise Search Solutions: molte piattaforme enterprise search ormai offrono funzionalità di ricerca vettoriale. Queste soluzioni adottano approcci ibridi, combinando la ricerca vettoriale con metodi tradizionali.

Sistemi di gestione di database: alcuni sistemi di database relazionali hanno iniziato a incorporare funzionalità di ricerca vettoriale, consentendo ricerche di similarità accanto alle tradizionali query SQL. Questa integrazione offre maggiore flessibilità nell'interrogare sia i dati strutturati che quelli non strutturati all'interno dello stesso sistema.

Cloud Data Platform: i provider cloud stanno sempre più frequentemente offrendo la ricerca vettoriale come parte dei loro servizi. Ciò permette un'integrazione perfetta delle funzionalità di ricerca vettoriale nelle applicazioni basate su cloud e nei flussi di lavoro dei dati.

La ricerca vettoriale e la rappresentazione vettoriale stanno rivoluzionando il mondo del reperimento delle informazioni e dell'analisi dei dati. Grazie alla rappresentazione dei dati come vettori ad alta dimensione, questa tecnologia permette esperienze di ricerca più intuitive, contestuali e semanticamente ricche.

In questo articolo, abbiamo esplorato i principi fondamentali della ricerca vettoriale e le sue applicazioni in diversi settori. Abbiamo visto come questa tecnologia eccelle nel comprendere il contesto, gestire query multilingue e fornire risultati pertinenti anche in assenza di corrispondenze esatte con le parole chiave.

Tuttavia, la gestione della complessità computazionale e dei dati ad alta dimensionalità su larga scala rappresenta una sfida. Ed è qui che InterSystems IRIS si distingue come una soluzione potente. Questa piattaforma completa e unificata integra perfettamente la ricerca vettoriale con le tradizionali funzionalità di gestione dei dati, offrendo un approccio scalabile e altamente efficiente.

I vantaggi principali includono:

1. Integrazione perfetta: le funzionalità di ricerca vettoriale sono completamente integrate in InterSystems IRIS, permettendo una combinazione fluida con query SQL e altre operazioni di elaborazione dati.
2. Scalabilità: progettato per gestire la ricerca vettoriale su larga scala, InterSystems IRIS supporta l'elaborazione distribuita, migliorando le prestazioni e la gestione di grandi volumi di dati.
3. Flessibilità: il supporto di diverse tecniche di embedding e metriche di distanza rende InterSystems IRIS versatile per molteplici applicazioni di ricerca vettoriale.
4. Integrazione NLP avanzata: InterSystems IRIS può essere combinato con sofisticate tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per migliorare la comprensione delle query e la pertinenza dei risultati.
5. Personalizzazione specifica del settore: la piattaforma supporta modelli di embedding personalizzati, consentendo soluzioni su misura per settori specializzati come sanità e finanza.
6. Gestione unificata dei dati: InterSystems IRIS elimina la necessità di più sistemi separati, riducendo la complessità e le potenziali incongruenze nei dati.