Vector Similarity Search

 جستجوی شباهت برداری چیست؟

جستجوی داده های مدرن یک دامنه پیچیده است. جستجوی شباهت برداری یا VSS، داده هایی را با عمق متنی نشان می دهد و اطلاعات مرتبط بیشتری را در پاسخ به یک پرس و جو به مصرف کنندگان برمی گرداند. بیایید یک مثال ساده بزنیم. 

پرس و جوهای جستجو مانند «علم داده» و «علمی تخیلی» به انواع مختلفی از محتوا اشاره دارند، علیرغم اینکه هر دو کلمه مشترک دارند («علم»). یک تکنیک جستجوی سنتی عبارات رایج را برای بازگرداندن نتایج مرتبط مطابقت می‌دهد، که در این مورد نادرست است. جستجوی شباهت برداری، هدف و معنای واقعی جستجوی این جستارهای جستجو را در نظر می گیرد تا پاسخ دقیق تری ارائه دهد.

این مقاله جنبه‌های مختلف جستجوی شباهت برداری مانند اجزای آن، چالش‌ها، مزایا و موارد استفاده را مورد بحث قرار می‌دهد. شروع کنیم.

جستجوی شباهت برداری (VSS) چیست؟

جستجوی شباهت برداری، اطلاعات مشابه متنی را از مجموعه‌های بزرگ داده‌های ساختاریافته یا بدون ساختار با تبدیل آن به نمایش‌های عددی معروف به بردارها یا جاسازی‌ها، پیدا کرده و بازیابی می‌کند.

VSS می تواند انواع فرمت های داده از جمله عددی، مقوله ای، متنی، تصویری و ویدئویی را مدیریت کند. این هر شی در یک مجموعه داده را به یک نمایش برداری با ابعاد بالا مطابق با قالب مربوطه آن تبدیل می کند (در بخش بعدی مورد بحث قرار می گیرد). 

معمولاً VSS اشیاء قابل مقایسه مانند عبارات یا پاراگراف های مشابه را مکان یابی می کند یا تصاویر مرتبط را در سیستم های بازیابی تصویر گسترده پیدا می کند. شرکت‌های مصرف‌کننده بزرگ مانند آمازون، eBay و Spotify از این فناوری برای بهبود نتایج جستجو برای میلیون‌ها کاربر استفاده می‌کنند، یعنی محتوای مرتبطی را ارائه می‌کنند که کاربران به احتمال زیاد مایل به خرید، تماشا یا گوش دادن به آن هستند.

سه مؤلفه اصلی جستجوی شباهت برداری

قبل از اینکه بفهمیم جستجوی شباهت برداری چگونه کار می کند، اجازه دهید به اجزای اصلی آن نگاه کنیم. در درجه اول، سه مؤلفه اساسی برای پیاده سازی یک روش کارآمد VSS وجود دارد:

1. جاسازی های برداری: جاسازی ها انواع داده های مختلف را در قالب ریاضی، به عنوان مثال، یک آرایه مرتب شده یا مجموعه ای از اعداد نشان می دهند. آنها الگوهای موجود در داده ها را با استفاده از محاسبات ریاضی شناسایی می کنند.
2. معیارهای فاصله یا تشابه: اینها توابع ریاضی هستند که محاسبه می کنند دو بردار چقدر شبیه یا نزدیک به هم هستند.
3. الگوریتم‌های جستجو: الگوریتم‌ها به یافتن بردارهای مشابه با یک عبارت جستجوی معین کمک می‌کنند. به عنوان مثال، الگوریتم K-Nearest Neighbors یا KNN اغلب در سیستم‌های جستجوی فعال VSS برای تعیین بردارهای K در یک مجموعه داده استفاده می‌شود که بیشتر شبیه به یک پرس و جوی ورودی داده شده است.

حال، بیایید در مورد نحوه عملکرد این اجزا در یک سیستم جستجو بحث کنیم.

جستجوی شباهت برداری چگونه کار می کند؟

اولین گام در پیاده سازی جستجوی شباهت برداری، نمایش یا توصیف اشیاء در پیکره داده ها به عنوان جاسازی های برداری است. از روش های مختلف تعبیه برداری مانند GloVe ، Word2vec و BERT برای نگاشت اشیا به فضای برداری استفاده می کند. 

برای هر فرمت داده، مانند متن، صدا و ویدئو، VSS مدل‌های تعبیه‌سازی متفاوتی ایجاد می‌کند، اما نتیجه نهایی این فرآیند نمایش آرایه عددی است. 

مرحله بعدی ایجاد شاخصی است که بتواند اشیاء مشابه را با استفاده از این نمایش های عددی در کنار هم قرار دهد. الگوریتمی مانند KNN به عنوان پایه ای برای اجرای شباهت جستجو عمل می کند. با این حال، برای فهرست‌بندی عبارات مشابه، سیستم‌های جستجو از رویکردهای مدرنی مانند هش‌سازی حساس به محلی (LSH) و نزدیک‌ترین همسایه (ANNOY) استفاده می‌کنند . 

همچنین، الگوریتم‌های VSS یک شباهت یا اندازه‌گیری فاصله، مانند فاصله اقلیدسی، شباهت کسینوس، یا شباهت ژاکارد را برای مقایسه تمام نمایش‌های برداری در مجموعه داده‌ها و برگرداندن محتوای مشابه در پاسخ به درخواست کاربر، محاسبه می‌کنند.

چالش ها و مزایای اصلی جستجوی شباهت برداری

به طور کلی، هدف یافتن ویژگی های مشترک در میان اشیاء داده است. با این حال، این فرآیند چندین چالش بالقوه را ارائه می دهد.

چالش های اصلی پیاده سازی VSS

• تکنیک‌های مختلف تعبیه برداری و معیارهای شباهت، نتایج متفاوتی را ارائه می‌دهند. انتخاب پیکربندی های مناسب برای سیستم های جستجوی شباهت چالش اصلی است.
• برای مجموعه داده های بزرگ، VSS از نظر محاسباتی پرهزینه است و برای ایجاد نمایه های در مقیاس بزرگ به GPU های با کارایی بالا نیاز دارد.
• بردارهایی با ابعاد بسیار زیاد ممکن است ساختار و اتصالات معتبر داده را به درستی نشان ندهند. از این رو، فرآیند تعبیه برداری باید بدون تلفات باشد، که یک چالش است.

در حال حاضر، فناوری VSS در حال توسعه و بهبود مستمر است. با این حال، هنوز هم می تواند مزایای زیادی برای تجربه جستجوی یک شرکت یا محصول داشته باشد.

مزایای VSS

• VSS به سیستم های جستجو اجازه می دهد تا اشیاء مشابه را با سرعت باورنکردنی بر روی انواع داده های مختلف بیابند.
• VSS مدیریت کارآمد حافظه را تضمین می کند زیرا تمام اشیاء داده را به جاسازی های عددی تبدیل می کند که ماشین ها به راحتی می توانند پردازش کنند.
• VSS می تواند اشیایی را در جستارهای جستجوی جدید طبقه بندی کند که سیستم ممکن است از طرف مصرف کنندگان با آنها برخورد نکرده باشد.
• VSS یک روش عالی برای مقابله با داده های ضعیف و ناقص است، زیرا می تواند اشیاء مشابه متنی را پیدا کند، حتی اگر مطابقت کاملی نداشته باشند.
• مهمتر از همه، می تواند اشیاء مرتبط را در مقیاس (حجم داده های متغیر) شناسایی و خوشه بندی کند.

موارد استفاده تجاری عمده جستجوی شباهت برداری

در تجارت تجاری، فناوری VSS می تواند طیف وسیعی از صنایع و کاربردها را متحول کند. برخی از این موارد استفاده عبارتند از:

• پاسخگویی به سؤالات: جستجوی شباهت برداری می‌تواند سؤالات مرتبط را در انجمن‌های پرسش و پاسخ که تقریباً یکسان هستند، پیدا کند و به کاربران نهایی امکان پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر را بدهد.
• جستجوی وب معنایی: جستجوی شباهت برداری می تواند اسناد یا صفحات وب مرتبط را بسته به “نزدیک بودن” نمایش های برداری آنها مکان یابی کند. هدف آن افزایش ارتباط نتایج جستجوی وب است.
• توصیه‌های محصول: جستجوی شباهت برداری می‌تواند توصیه‌های شخصی‌سازی شده محصول را بر اساس تاریخچه مرور یا جستجوی مصرف‌کننده ایجاد کند.
• ارائه بهتر مراقبت های بهداشتی: محققان و پزشکان مراقبت های بهداشتی از جستجوی شباهت برداری برای بهینه سازی کارآزمایی های بالینی با تجزیه و تحلیل بازنمایی های برداری از تحقیقات پزشکی مرتبط استفاده می کنند.

امروزه دیگر امکان مدیریت، تجزیه و تحلیل و جستجوی داده ها با استفاده از تکنیک های مرسوم مبتنی بر SQL وجود ندارد. مصرف کنندگان اینترنت پرس و جوهای پیچیده ای را در وب می پرسند – به ظاهر برای انسان ها ساده اما برای ماشین ها (موتورهای جستجو) برای تفسیر بسیار پیچیده است. رمزگشایی اشکال مختلف داده ها در قالب قابل فهم ماشین برای ماشین ها یک چالش طولانی مدت است. 

جستجوی تشابه برداری این امکان را برای سیستم های جستجو فراهم می کند تا زمینه اطلاعات تجاری را بهتر درک کنن