جستجوی برداری

یک تکنیک پیشرفته در هوش مصنوعی و بازیابی داده است که از نمایش‌های ریاضی یا بردارها برای یافتن و بازیابی موثر موارد مشابه در مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کند. این روش به دلیل توانایی آن در گرفتن معنا و زمینه معنایی، جذابیت قابل توجهی به دست آورده است، و آن را به ویژه در کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، سیستم‌های توصیه و تشخیص تصویر ارزشمند می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی جستجوی برداری

1. نمایش‌های برداری

مدل‌های تعبیه شده: جستجوی برداری متکی بر مدل‌های تعبیه شده است که داده‌ها (متن، تصاویر و غیره) را به نمایش‌های برداری عددی تبدیل می‌کند. این تعبیه‌ها معنا و زمینه داده‌ها را به تصویر می‌کشند و امکان مقایسه بر اساس شباهت و نه مطابقت دقیق را فراهم می‌کنند.

2. اندازه‌گیری شباهت

متریک‌های فاصله: شباهت بین بردارها معمولاً با استفاده از معیارهای فاصله مختلف اندازه‌گیری می‌شود، مانند:

·         تشابه کسینوس: کسینوس زاویه بین دو بردار را اندازه‌گیری می‌کند و نشان می‌دهد که آنها بدون توجه به بزرگی آنها چقدر شبیه هستند.

·         فاصله اقلیدسی: فاصله خط مستقیم بین دو نقطه در فضای با ابعاد بالا را محاسبه می‌کند.

3. فضای با ابعاد بالا

بردارها در فضایی با ابعاد بالا قرار می‌گیرند که هر بعد مربوط به یک ویژگی یا ویژگی منحصر به فرد داده است. این ترتیب روابط پیچیده و شباهت‌ها را قادر می‌سازد تا به طور موثر شناسایی شوند.

4. پردازش زبان طبیعی (NLP)

بازیابی نسل افزوده شده (RAG): در چارچوب‌های RAG، جستجوی برداری برای بازیابی اطلاعات مرتبط با متن از مجموعه‌های متنی بزرگ قبل از ایجاد پاسخ با مدل‌های زبانی استفاده می‌شود. این دقت و ارتباط محتوای تولید شده را بهبود می‌بخشد.

5. سیستم‌های توصیه

جستجوی برداری به طور گسترده در موتورهای توصیه برای تجارت الکترونیک و خدمات پخش استفاده می‌شود. با یافتن مواردی با بازنمایی‌های برداری مشابه، کسب‌وکارها می‌توانند محصولات، فیلم‌ها یا موسیقی‌ها را بر اساس ترجیحات کاربر بدون تکیه بر فراداده یا مطابقت دقیق توصیه کنند.

6. سیستم‌های جستجو

جستجوی برداری سیستم‌های جستجوی سنتی را با اجازه دادن به جستجوهای معنایی که فراتر از تطبیق کلمات کلیدی است، تقویت می‌کند. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند مقالات مرتبط با "برنامه‌ریزی شهری در اروپا" را پیدا کنند، حتی اگر کلمات کلیدی دقیقی در اسناد وجود نداشته باشد.

7. تشخیص ناهنجاری

در زمینه‌هایی مانند تشخیص تقلب و امنیت شبکه، جستجوی برداری می‌تواند الگوهای غیرمعمول یا نقاط پرت را با مقایسه نقاط داده جدید در برابر هنجارهای تثبیت‌شده به عنوان بردار شناسایی کند.

8. سرعت و کارایی

تکنیک‌های جستجوی برداری، به‌ویژه آنهایی که از الگوریتم‌های نزدیک‌ترین همسایه (ANN) استفاده می‌کنند، امکان بازیابی سریع موارد مشابه را از مجموعه داده‌های بزرگ فراهم می‌کنند. این سرعت برای برنامه‌هایی که نیاز به پاسخ در زمان واقعی دارند بسیار مهم است.

9. مدیریت داده‌های بدون ساختار

جستجوی برداری در پردازش انواع داده‌های بدون ساختار مانند پاراگراف‌های متنی، تصاویر و فایل‌های صوتی برتری دارد و آن را در دامنه‌های مختلف همه کاره می‌کند.

10. مقیاس‌پذیری

توانایی مدیریت کارآمد مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ، جستجوی برداری را برای برنامه‌هایی که شامل میلیون‌ها رکورد یا بیشتر هستند، مناسب می‌سازد، و از چارچوب‌های محاسباتی توزیع‌شده برای بهبود عملکرد استفاده می‌کند.

نتیجه‌گیری

جستجوی برداری نشان دهنده یک رویکرد دگرگون کننده برای بازیابی اطلاعات است که روش‌های سنتی را با تمرکز بر شباهت معنایی به جای تطابق دقیق، افزایش می‌دهد. کاربردهای آن در سراسر NLP، سیستم‌های توصیه، تشخیص ناهنجاری و موارد دیگر بر اهمیت آن در راه‌حل‌های مبتنی بر هوش‌مصنوعی مدرن تأکید می‌کند. از آنجایی که کسب و کارها به طور فزاینده‌ای به مجموعه داده‌های بزرگ و پرس و جوهای پیچیده متکی هستند، جستجوی برداری همچنان نقش مهمی در بهبود کارایی و تجربه کاربر در صنایع مختلف ایفا می‌کند.

منابع

[1] https://www.datastax.com/guides/what-is-vector-search

[2] https://weaviate.io/blog/vector-search-explained

[3] https://www.intersystems.com/resources/what-is-vector-search-everything-you-need-to-know/

[4] https://www.datastax.com/use-cases/vector-search-llm-generative-ai

[5] https://www.ibm.com/think/topics/vector-search

[6] https://www.oracle.com/database/vector-search/