Векторный поиск понимает контекст и смысл запросов, что позволяет ему предоставлять более релевантные результаты по нечетким запросам пользователей, пишет на портале The New Stack Бен Гринберг, старший специалист Couchbase по взаимодействию с разработчиками.

Около 90% пользователей не вернутся на сайт, если столкнутся с проблемами (это называется плохим опытом). Задумайтесь над этой ошеломляющей статистикой. Инженеры по надежности сайтов (SRE) традиционно сосредоточены на «пяти девятках», то есть на работоспособности и доступности сайта 99,999% времени. Однако это лишь часть картины, гарантирующей положительный пользовательский опыт. Что еще может заставить пользователя уйти с сайта и больше никогда не возвращаться?

Невозможность найти то, что они искали.

Разочарование от того, что вы ищете что-то, но не можете найти это быстро и эффективно, может быть одним из самых неприятных впечатлений для пользователей. Вы хотите создать сайт, на котором такое случается редко. Однако пользователи делают эту задачу весьма трудно выполнимой. Зачастую они не знают, что именно ищут. Они представляют себе, что им нужно, но не знают точных терминов, и в итоге в поиск вводят такие ключевые слова, как «то, что закручивает шурупы». Человек, отвечающий на такой запрос, укажет на отвертку. А что выдаст ваш поиск по ключевым словам?

— Статьи о методах закручивания.

— Записи в блогах о различных типах шурупов.

— Инструменты, не имеющие ничего общего с отвертками.

Подобные ситуации происходят постоянно, каждый день, бесчисленное количество раз в день.

Для решения этой проблемы требуется новый ресурс, который улучшит работу пользователей и внесет ясность, которой пользователям порой не хватает. Так вот, векторный поиск предлагает возможности, которые невозможно реализовать только с помощью традиционного поиска по ключевым словам.

Принцип работы векторного поиска

Векторный поиск использует передовые модели машинного обучения для преобразования текстовых данных в многомерные векторы, фиксируя семантические связи между словами и фразами. В отличие от традиционного поиска по ключевым словам, который полагается на точные совпадения, векторный поиск понимает контекст и смысл запросов, что позволяет ему получать более релевантные результаты. Сопоставляя запросы и документы в одном векторном пространстве, он измеряет их сходство, обеспечивая точный и интуитивно понятный поиск в тех случаях, когда вводимые пользователем данные неточны или расплывчаты. Такой подход значительно повышает точность и релевантность результатов поиска, что делает его мощным инструментом для современных информационно-поисковых систем.

Другими словами, когда пользователь ищет «то, что закручивает шурупы» в поисковой системе, основанной на векторном поиске, система не просто ищет документы, содержащие именно эти слова. Вместо этого она интерпретирует смысл запроса и определяет соответствующие документы, которые содержат слово «отвертка» и связанные с ним термины.

Благодаря пониманию контекста и семантики векторный поиск выдает результаты, которые в высшей степени соответствуют намерениям пользователя, даже если в запросе нет точного ключевого слова. Эта возможность делает векторный поиск бесценным инструментом для улучшения пользовательского опыта, предоставляя точные и достоверные результаты поиска в ответ на неточные или описательные запросы.

Превращение данных в векторы включает в себя процесс встраивания (вложения, embedding), в ходе которого текстовые данные преобразуются в числовые представления в многомерном пространстве. Вектор в данном контексте — это математическая сущность, которая отражает семантическое значение слов и фраз, представляя их в виде точек в многомерном пространстве. Преобразуя слова в векторы, модели могут измерять сходство между различными терминами на основе их контекста и использования в больших наборах данных. Такое преобразование позволяет создавать более тонкие и учитывающие контекст поисковые функции, открывая путь к прогрессу в области извлечения информации и ИИ.

Векторные вложения отражают семантическое значение слов и позволяют поисковой системе понимать и извлекать релевантную информацию на основе контекста, а не просто точного совпадения ключевых слов.

Как хранить и извлекать векторные вложения

Даже самые лучшие результаты полезны только в том случае, если их можно хранить и извлекать быстро и с минимальными затратами. По мере роста объема данных на сайте будут расти и векторные вложения, которые необходимо хранить и извлекать, поэтому любое решение должно быть хорошо масштабируемым.

Универсальная база данных, размещенная локально или в облаке, не подходит для векторного поиска. База данных должна быть специализированной, чтобы эффективно обрабатывать многомерные вложения, поддерживать быстрый поиск по сходству и оптимизировать хранение больших объемов векторов. Такая специализация гарантирует, что система поиска будет производительной и отзывчивой, предоставляя пользователям релевантные результаты в режиме реального времени даже при увеличении объема данных.

Любое решение для базы данных векторного поиска должно обладать расширенными возможностями индексирования, поддерживать множество типов данных и интегрироваться с популярными фреймворками ИИ и инструментами для генерации вложений. Важным, но часто упускаемым из виду требованием является способность обеспечивать качественный поиск в автономных средах, что известно как предоставление вычислений «на периферии».

Решит ли интеграция векторного поиска в сайт все проблемы и устранит ли все разочарования пользователей? Безусловно, нет. Но поможет ли она обеспечить более качественный и беспроблемный пользовательский опыт? Без сомнения, ответ положительный.