Раскрытие потенциала семантического поиска: руководство по векторному поиску Google Vertex AI.

Секреты семантического поиска: откройте мир Google Vertex AI Vector Search

В нынешнюю эпоху искусственного интеллекта и машинного обучения семантический поиск стал трюком в рукаве, который делает пользовательский опыт более точным и приятным. А на передовой этой технологической революции стоит Google со своим Vertex AI Vector Search. Этот инструмент не просто словесная игра, а настоящая находка для тех, кто хочет оседлать мощь семантического соответствия и рекомендательных систем. Давайте разбираться, что к чему, и как это может помочь вам.

Что такое векторный поиск?

Векторный поиск — это сервис, который позволяет находить семантически похожие объекты в океане данных. Он опирается на ту же инфраструктуру, что и такие магниты, как Google Поиск, YouTube и Google Play. Звучит впечатляюще, не правда ли?

Первые шаги в этом направлении можно назвать простыми, но эффект в результате бомбоопасный. Зачем искать просто ключевые слова, если можно понять значение и контекст данных? Это не только умнее, но и дает более точные результаты, даже когда в ваших хранилищах находятся миллиарды записей.

Ключевые особенности векторного поиска

Давайте рассмотрим, какие фокусы умеет творить векторный поиск.

Семантическое соответствие. Векторный поиск делает репутацию для себя, потому что он может почувствовать суть запросов. С помощью семантических эмбеддингов он понимает, о чем речь, а не просто сопоставляет слова. На выходе получается нечто, что гораздо ближе к вашим ожиданиям, даже если вы ищите не совсем стандартными способами.

Мультимодальные эмбеддинги. Этот сервис не ограничивается текстом, как замкнутая система. Он создает эмбеддинги для изображений, аудио, видео и временных предпочтений пользователей. Один инструмент — множество возможностей.

Высокая производительность. Здесь все просто — чем быстрее и точно вы получите данные, тем лучше. Векторный поиск поддерживает множество запросов в секунду (QPS) и помогает избежать задержек. Это фантастика для тех, кто работает с большими объемами данных.

Как использовать векторный поиск

Приготовьтесь, ведь это не просто кнопка «нажми и получи». Это больше похоже на увлекательное приключение.

Сначала вам нужно будет создать эмбеддинги для вашего набора данных. Это можно сделать как вне Vertex AI, так и с помощью его функционала генеративного ИИ. Эмбеддинги — это векторы, которые запечатлевают семантическое значение ваших данных.

Следующий шаг — загрузить эмбеддинги в Google Cloud Storage. Это обязательный шаг, иначе как ваш поисковик узнает, что и где искать?

После загрузки импортируйте эти эмбеддинги в векторный поиск. Создайте индекс на основе своих эмбеддингов, и вот он, волшебный момент: вы имеете доступ к наиболее близким соседям на основе семантической схожести. Это как найти своего клевого единомышленника на вечеринке, когда вокруг толпа народу.

Применение векторного поиска

Теперь давайте взглянем на то, как этот инструмент можно использовать на практике.

Рекомендательные системы. Для онлайн-магазина, свисающего под тяжестью огромного ассортимента товаров, векторный поиск может создать рекомендационный движок. Вы хотите найти «желтое летнее платье»? Пожалуйста, система предложит вам все подходящие варианты из своей библиотеки.

Чат-боты и классификация текста. Векторный поиск может улучшить взаимодействие с чат-ботами, предоставляя более релевантные и контекстные ответы. Кроме того, этот инструмент отлично подходит для задач текстовой классификации, улучшая точность категоризации текстов по их смысловому содержанию.

Корпоративный поиск. Vertex AI Search с интеграцией векторного поиска может стать «поисковым приводом» для корпоративных приложений, предоставляя качество поиска, достойное Google. Это особенно полезно для систем, основанных на Retrieval Augmented Generation (RAG), где модели генеративного ИИ опираются на надежные корпоративные данные, чтобы снизить количество ошибок и повысить уровень доверия.

Терминология и концепции

Давайте разберем несколько терминов, чтобы было легче ориентироваться в этом увлекательном мире.

Плотные и разреженные эмбеддинги. Плотные эмбеддинги — это многомерные массивы, где множество значений отличны от нуля. Они как раз для семантических поисков. Разреженные эмбеддинги, напротив, содержат почти только нули и чаще используют для.keyword searches.

Гибридный поиск. Это что-то, что мешает два мира — сочетает плотные и разреженные эмбеддинги для достижения идеального результата.

Индекс и отзыв. Индекс — это коллекция векторов, развернутых вместе для поиска по сходству. Отзыв — это процент ближайших соседей, найденных индексом, которые действительно имеют место быть.

Ограничения и фильтрация. Векторный поиск позволяет ограничивать результаты поиска до определенной подмножества индекса с помощью логических правил, известной как «фильтрация».

Как начать использовать векторный поиск?

Если вы готовы нырнуть в этот мир, вот несколько шагов для старта:

1. Сгенерируйте эмбеддинги. Используйте такие инструменты, как Generative AI на Vertex AI, чтобы создать эмбеддинги для вашего набора данных.

2. Загрузите в облачное хранилище. Сохраните эмбеддинги в Google Cloud Storage.

3. Подключитесь к векторному поиску. Создайте индекс и разместите его на конечной точке для запросов.

4. Настройте и адаптируйте. Настройте свой поисковый опыт, воспользовавшись обширными возможностями настройки, доступными в Vertex AI Search.

Ресурсы и следующие шаги

Хотите получить больше информации? Да, да, у вас есть возможности:

• Быстрый старт: ознакомьтесь с руководством, чтобы запустить векторный поиск за час.

• Учебники и блокноты: исследуйте различные учебные материалы, которые помогут настроить форматы входных данных, экспортировать эмбеддинги и управлять индексами.

• Видео-гайды: наблюдайте за туториалами на YouTube, чтобы увидеть практическую реализацию векторного поиска.

Заключение

Google Vertex AI Vector Search — мощный инструмент, открывающий потенциал семантического поиска и позволяющий компаниям предоставлять более точные и актуальные результаты в различных приложениях. Если вы можете понять и использовать эту технологию, это — ваш путь к улучшению пользовательского опыта, повышению эффективности рекомендательных систем и созданию более интеллектуальных чат-ботов и поисковых систем.

Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации? Подпишитесь на наш Telegram-канал: @neuroko. Не оставайтесь в стороне — познайте безграничные возможности ИИ и машинного обучения!