現代數據搜索是一個複雜的領域。矢量相似性搜索或 VSS 表示具有上下文深度的數據，並向消費者返回更多相關信息以響應搜索查詢。讓我們舉一個簡單的例子。
“數據科學”和“科幻小說”等搜索查詢指的是不同類型的內容，儘管它們都有一個共同的詞（“科學”）。傳統的搜索技術會匹配常用短語以返回相關結果，這在這種情況下是不准確的。矢量相似性搜索會考慮這些搜索查詢的實際搜索意圖和含義，以返回更準確的響應。
本文將討論矢量相似性搜索的各個方面，例如其組件、挑戰、優勢和用例。讓我們開始吧。
什麼是向量相似性搜索 (VSS)?
向量相似性搜索通過將大量結構化或非結構化數據轉換為稱為向量或嵌入的數字表示形式來查找和檢索上下文相似的信息。
VSS 可以管理多種數據格式，包括數字、分類、文本、圖像和視頻。它將數據語料庫中的每個對象轉換為與其相關格式對應的高維向量表示（在下一節中討論）。
最常見的是，VSS 定位可比較的對象，例如相似的短語或段落，或者在龐大的圖像檢索系統中查找相關圖像。亞馬遜、eBay 和 Spotify 等大型消費品公司使用這項技術為數百萬用戶改善搜索結果，即提供用戶最有可能購買、觀看或收聽的相關內容。
三向量相似性搜索的主要組件
在我們了解向量相似性搜索的工作原理之前，讓我們先看看它的主要組件。實施有效的 VSS 方法主要有三個基本組成部分:
向量嵌入:嵌入以數學格式表示不同的數據類型，即有序數組或數字集。他們使用數學計算來識別數據中的模式。距離或相似性度量:這些是計算兩個向量相似或密切相關程度的數學函數。搜索算法:算法有助於找到與給定搜索查詢相似的向量。例如，K 最近鄰或 KNN 算法經常用於支持 VSS 的搜索系統，以確定數據集中與給定輸入查詢最相似的 K 個向量。
現在，讓我們討論一下這些組件在搜索中的工作原理系統。
向量相似性搜索的工作原理?
實現向量相似性搜索的第一步是將數據語料庫中的對象表示或描述為向量嵌入。它使用不同的向量嵌入方法，例如 GloVe 、Word2vec 和 BERT，將對象映射到向量空間。
對於每種數據格式，如文本、音頻和視頻，VSS 構建不同的嵌入模型，但此過程的最終結果是數字數組表示。
下一步是創建一個索引，該索引可以使用這些數字表示將相似的對象排列在一起。像 KNN 這樣的算法是實現搜索相似性的基礎。但是，為了索引相似的術語，搜索系統使用現代方法，例如局部敏感哈希 (LSH)和近似最近鄰（ANNOY）。
此外，VSS 算法計算相似度或距離度量，例如歐氏距離、餘弦相似度或 Jaccard 相似度，以比較數據集合中的所有矢量表示，並返回相似的內容以響應用戶查詢。
向量相似性搜索的主要挑戰和好處
總的來說，目的是找到數據對象之間的共同特徵。然而，這個過程帶來了幾個潛在的挑戰。
實施 VSS 的主要挑戰
不同的向量嵌入技術和相似性度量會產生不同的結果。為相似性搜索系統選擇合適的配置是主要挑戰。對於大型數據集，VSS 的計算成本很高，需要高性能 GPU 來創建大規模索引。維度過多的向量可能無法準確表示數據的真實結構和連接。因此，向量嵌入過程必須是無損的，這是一個挑戰。
目前，VSS技術正在不斷發展和完善。但是，它仍然可以為公司或產品的搜索體驗帶來許多好處。
VSS 的好處
VSS 允許搜索系統以難以置信的速度在各種數據類型上定位相似的對象。VSS 確保高效的內存管理因為它將所有數據對象轉換為機器可以輕鬆處理的數字嵌入。VSS 可以根據新的搜索查詢對系統可能沒有遇到過的消費者對象進行分類。VSS 是處理不良和不完整數據的絕佳方法，因為它可以找到上下文相似的對象，即使它們不是完美匹配。最重要的是，它可以大規模檢測和聚類相關對象（可變數據量）。
向量相似性搜索的主要業務用例
在商業業務，VSS 技術可以徹底改變廣泛的行業和應用。其中一些用例包括:
問題回答:向量相似性搜索可以在問答論壇中找到幾乎相同的相關問題，從而為最終用戶提供更精確和相關的響應。語義網絡搜索:向量相似性搜索可以定位相關文檔或網頁取決於其矢量表示的“接近度”。它旨在增加網絡搜索結果的相關性。產品推薦:向量相似性搜索可以根據消費者的瀏覽或搜索歷史進行個性化產品推薦。更好的醫療服務:醫療保健研究人員和從業者利用向量相似性搜索通過分析向量來優化臨床試驗相關醫學研究的表示。
如今，使用基於 SQL 的傳統技術來管理、分析和搜索數據已不再可行。互聯網消費者在網絡上提出複雜的查詢——對人類來說看似簡單，但對機器（搜索引擎）來說解釋起來卻異常複雜。機器以機器可理解的格式破譯不同形式的數據是一項長期挑戰。
向量相似度搜索使搜索系統更好地理解商業信息的上下文成為可能。