Vektör arama: Aramanın geleceği

Vektör arama, sorguların bağlamını ve arkasındaki anlamı anlayarak kullanıcıların anlaşılması güç aramaları için daha uygun sonuçlar elde etmelerini sağlar.

Ben Greenberg, Kıdemli Evangelist Developer, Couchbase

Kullanıcıların yaklaşık yüzde 90'ı olumsuz bir deneyim yaşadıkları bir siteye geri dönmüyor. Bu şaşırtıcı istatistik üzerine düşünmek için bir dakikanızı ayırın. Site güvenilirliği mühendisleri geleneksel olarak “beş 9'a” odaklanır ve bir web sitesinin yüzde 99,999 açık ve erişilebilir kalmasını sağlarlar. Ancak bu, olumlu bir kullanıcı deneyimini garanti eden resmin yalnızca bir parçasıdır. Bir kullanıcının bir siteden tıklayarak uzaklaşmasına ve bir daha geri dönmemesine başka ne sebep olabilir?

Aradıklarını bulamamak.

Bir şeyi aramaya çalışırken onu hızlı ve etkin bir şekilde bulamamanın yarattığı olumsuzluk, bir kullanıcının en çok hayal kırıklığına uğradığı deneyimlerden biri olabilir. Bu durumun çok nadiren gerçekleştiği bir site yapmak istersiniz ancak kullanıcılar bunu çok zorlaştırır. Çoğu zaman tam olarak ne aradıklarını bilmezler. Akıllarında belirli terimlerden yoksun, yalnızca ne istediklerine dair bir resim vardır ve aramaları genellikle “vidaları sıkan şey” gibi anahtar kelimelerle sonuçlanır. Bu aramaya yanıt veren bir insan olsaydı yanıtı muhtemelen tornavidalardan oluşan bir indeks olacaktı. Anahtar kelimeye dayalı aramanız size yanıt olarak ne getirir?

“Vida sıkılaştırma ile ilgili makaleler

Farklı vida çeşitleri ile ilgili blog yazıları

Tornovidalar ile hiç ilgisi olmayın birtakım aletler”

Bahsettiğimiz bu örneğe benzer durumlar her gün defalarca kez meydana geliyor.

Bu ikilemle yüzleşmek, kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve kullanıcıların eksik sorgularında bile netlik sağlamak yeni bir kaynak gerektirir. Vektör arama, yalnızca geleneksel anahtar kelime aramasıyla mümkün olmayan olanaklar sunar.

Vektör arama nasıl çalışıyor

Vektör arama, metinsel verileri yüksek boyutlu vektörlere dönüştürmek için gelişmiş makine öğrenimi modellerinden yararlanarak sözcükler ve ifadeler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalar. Vektör arama, tam eşleşmelere dayanan geleneksel anahtar kelime tabanlı aramanın aksine, sorguların arkasındaki bağlamı ve anlamı anlayarak daha ilgili sonuçlar alınmasını sağlar. Sorguları ve belgeleri aynı vektör uzayında eşleştirerek benzerliklerini ölçer ve kullanıcının girdisi kesin olmasa veya belirsiz olsa bile sezgisel arama deneyimleri sunar. Bu yaklaşım, arama sonuçlarının doğruluğunu ve ilgi düzeyini önemli ölçüde artırarak onu modern bilgi alma sistemleri için güçlü bir araç haline getirir.

Başka bir şekilde ifade edecek olursak, bir kullanıcı vektör arama ile desteklenen bir arama işlevinde “vidaları sıkan şey” araması yaptığında, sistem yalnızca tam olarak bu kelimeleri içeren belgeleri aramaz. Bunun yerine, sorgunun arkasındaki anlamı yorumlar ve “tornavida” ve ilgili terimleri içeren ilgili belgeleri tanımlar.

Vektör arama, bağlamı ve semantiği anlayarak sorguda tam anahtar kelime olmasa bile kullanıcının ne istediği ile ilgili son derece ilgili sonuçlar sunar. Bu özellik, vektör aramayı kesin olmayan sorgulara yanıt olarak kesin ve doğru arama sonuçları sunarak kullanıcı deneyimini iyileştirmek adına oldukça değerli bir araç haline getirir.

Basit bir vektör araması örneği

Verilerin vektörlere dönüştürülmesi, metinsel verilerin yüksek boyutlu bir uzayda sayısal temsillere dönüştürüldüğü bir gömme işlemini içerir. Bu bağlamda bir vektör, sözcüklerin ve ifadelerin anlamını çok boyutlu bir uzayda noktalar olarak temsil ederek yakalayan matematiksel bir unsurdur. Modeller, kelimeleri vektörlere yerleştirerek farklı terimler arasındaki benzerliği bağlamlarına ve büyük veri kümelerindeki kullanımlarına göre ölçebilir. Bu dönüşüm, daha bağlama duyarlı arama işlevlerine olanak tanıyarak bilgi alma ve yapay zeka alanındaki ilerlemelerin önünü açmaktadır.

Oldukça basit bir örnek vermek gerekirse, arama işlevinin dayandığı veri kümesinin yalnızca aşağıdakilerden oluşan bir dize olduğunu varsayalım: “Metin dizeniz buraya gelecek.”. Bu metin dizesi, dize içindeki kelimelerin sayısal temsillerinin vektörlerine dönüştürülecek ve aşağıdaki gibi değerler içerecektir:

● -0.006929283495992422

● -0.005336422007530928

● -4.547132266452536e-05

● -0.024047505110502243

Bu vektörler kelimelerin semantik anlamını temsil eder ve arama işlevinin yalnızca tam anahtar kelime eşleşmeleri yerine bağlama dayalı olarak ilgili bilgileri anlamasına olanak tanır.

Bir kullanıcı bu basit veri kümesini kullanarak “bu alana hangi veri türü girer?” gibi bir ifade aradığında, arama motoru sorguyu bir vektör temsiline dönüştürür. Daha sonra bu sorgu vektörünü veri kümesinin vektörleriyle karşılaştırır. Örnek veri kümesinde tam olarak “bu alana hangi veri türü girer?” kelimeleri bulunmasa da vektör araması sorgunun bağlamının ve semantiğinin “Metin dizeniz buraya gelecek” ile benzer olduğunu tespit eder. Arama motoru böylelikle vektörlerin benzerliğine dayalı olarak en ilgili sonucu getirebilir. Bu da belli belirsiz ve net olmayan kullanıcı sorgularını daha kesin ve daha net sonuçlara etkili bir şekilde dönüştürülmesini sağlar.

Vektör gömme nasıl saklanır ve alınır

En iyi sonuçlar, ancak hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde depolanabilir ve alınabilirse verimli olur. Bir sitenin veri hacmi artmaya devam ettikçe, depolanması ve alınması gereken vektör gömmeleri de büyüyecektir. Bu nedenden dolayı herhangi bir çözümün yüksek oranda ölçeklenebilir olması gerekir.

Şirket içinde ya da bulutta bulunan genel bir veritabanı çözümü, vektör arama ihtiyaçları için yeterli olmayacaktır. Veritabanı, gömmelerin yüksek boyutlu yapısını verimli bir şekilde ele almak, hızlı benzerlik aramalarını desteklemek ve büyük hacimli vektörler için depolamayı optimize etmek için özelleştirilmelidir. Bu özelleştirme, arama sisteminin yüksek performanslı ve duyarlı kalmasını sağlayarak veriler ölçeklendiğinde bile kullanıcılara gerçek zamanlı olarak ilgili sonuçlar sunulabilmesini sağlar.

Herhangi bir vektör arama veritabanı çözümü gelişmiş indeksleme özellikleri sunmalı, birden fazla veri türünü desteklemeli ve gömme oluşturmak için sık kullanılan yapay zeka modelleri ve araçlarıyla entegre olabilmelidir. Oldukça önemli olan fakat genellikle göz ardı edilen bir gereklilik de “uç ortamlarda” bilgi işlem sunma olarak bilinen, çevrimdışı ortamlarda kaliteli bir arama deneyimi sağlama yeteneğidir.

Vektör aramayı bir siteye entegre etmek tüm sorunları çözecek ve kullanıcılar için tüm olumsuzlukları giderecek mi? Kesinlikle hayır. Kullanıcılar için çok daha iyi ve sorunsuz bir deneyim sağlayabilecek mi? Hiç şüphesiz ki evet. Vektör aramaya bir şans vererek kullanıcılarınızın sitenize ikinci kez gelmelerini sağlayabilirsiniz.

Kuruluşlar, Couchbase uç ortamlarda vektör araması ile müşterilerine birinci sınıf deneyimler sunan uygulamaları hızla oluşturabiliyor.

SANAYİ HABER AJANSI

SAVUNMA GAZETESİ