Vektor verilənlər bazaları mətnin, şəklin və ya məhsulun mənasını təsvir edən rəqəmlər siyahısı olan yerləşdirmələri saxlayır. Marketinq komandaları onlardan oxşar məzmunu tapmaq, müştəri suallarını düzgün cavablarla uyğunlaşdırmaq və AI köməkçilərinə dəqiq kontekst ötürmək üçün istifadə edirlər. Praktiki dəyər dəqiq sözlər əvəzinə məna üzrə axtarışdır.
Sadə dillə desək, yerləşdirmə nədir?
Yerləşdirmə modeli bir cümləni oxuyur və uzun bir vektor, çox vaxt bir neçə yüz və ya bir neçə min rəqəm qaytarır. Oxşar mənalı iki cümlə, heç bir ortaq sözləri olmasa belə, o məkanda bir-birinə yaxın olur. “Ucuz qaçış ayaqqabıları” və “qaçış üçün sərfəli idman ayaqqabıları” bir-birinə yaxın yerləşir.
Bir neçə provayder, o cümlədən OpenAI, Google, Cohere və sentence-transformers ailəsi kimi açıq mənbəli seçimlər daxil olmaqla, API vasitəsilə yerləşdirmə modelləri təklif edir. Model seçimi ardıcıllıqdan daha az əhəmiyyət kəsb edir. Kataloqunuzu bir modellə yerləşdirsəniz, hər bir sorğunu eyni modellə yerləşdirməlisiniz, əks halda məsafələr mənasını itirir.
Vektor verilənlər bazaları marketinq yığınında harada yerləşir?
Vektor verilənlər bazası bu rəqəmlər üçün saxlama və axtarış qatıdır. Pinecone, Weaviate, Qdrant və Milvus xüsusi məhsullardır. pgvector genişləndirməsi olan PostgreSQL, Elasticsearch və OpenSearch də orta ölçülü saytlar üçün çox vaxt kifayət edən vektor axtarışını dəstəkləyir.
Verilənlər bazası bir suala çox tez cavab verir: hansı saxlanılan elementlər bu yeni elementə ən yaxındır? Marketinqdə faydalı olan hər şey bu tək əməliyyatın üzərində qurulub.
- Məzmunun dublikatının aradan qaldırılması: eyni sorğu üçün rəqabət aparmazdan əvvəl eyni mövzunu əhatə edən bloq yazılarını tapın.
- Daxili keçid: hər səhifə üçün ən çox əlaqəli beş məqaləni təklif edin.
- Məhsul tövsiyələri: yalnız kateqoriyada deyil, təsvirdə də oxşar olan elementləri göstərin.
- Dəstək və çat: çatbot cavab yazmazdan əvvəl düzgün kömək məqaləsini əldə edin.
- Auditoriya tədqiqatı: minlərlə rəyi və ya axtarış sorğusunu mövzulara görə qruplaşdırın.
Bu, açar söz alətlərindən nə ilə fərqlənir?
Açar söz alətləri sətirləri sayır. Onlar hələ də axtarış həcmi və rəqabət üçün düzgün mənbədir, çünki axtarış sistemləri tələbi sorğuya görə bildirir. Yerləşdirmələr bu məlumatı əvəz etmir; onlar onu təşkil edir.
Tipik bir nümunə: 8000 sətirlik açar söz ixracını oxumaq çətindir. Hər bir sorğunu yerləşdirmək və vektorları qruplaşdırmaq bəlkə də 60 qrup yaradır, hər biri bir namizəd səhifə və ya bölmədir. Strateq hələ də qrupları adlandırır və prioritetləri müəyyən edir. Maşın yalnız elektron cədvəldə günlərlə vaxt aparan çeşidləməni edir.
Alien Road vektor verilənlər bazalarını və yerləşdirmələri necə tətbiq edir
Tipik bir işdə iş dörd addımı izləyir və hər addımın müştərinin yoxlaya biləcəyi yazılı nəticəsi var.
Kəşf
Biz inventarlaşdırma ilə başlayırıq: hər bir URL, onun başlığı, əsas başlıq və mətn, üstəgəl son bir neçə ay üçün Search Console sorğuları. Bu mərhələdə sual sadədir. Müştəri harada üst-üstə düşmə, zəif əhatə dairəsi və ya zəif keçidlərdən əziyyət çəkir? Yerləşdirmələr buna əl ilə oxumaqdan daha sürətli cavab verir, lakin bir şəxs işarələnmiş cütləri nəzərdən keçirir.
Quraşdırma
Əksər saytlar üçün biz mövcud PostgreSQL nümunəsində pgvector və ya Qdrant Cloud kimi idarə olunan xidmətdən istifadə edirik. Mətn bir neçə yüz sözdən ibarət parçalara bölünür, bir dəfə yerləşdirilir və URL və dil ilə saxlanılır. Kiçik bir skript yalnız məzmun heşi dəyişmiş səhifələri yenidən yerləşdirir, ona görə də xərclər proqnozlaşdırıla bilən qalır.
Ölçmə
İlk hesabatda sayt üçün tənzimlədiyimiz oxşarlıq həddindən yuxarı olan yaxın dublikat səhifə cütləri sadalanır, çünki düzgün kəsilmə nöqtəsi modeldən və məzmun üslubundan asılıdır. O, həmçinin yetim səhifələri və təklif olunan daxili keçidləri sadalayır. Nəticələr təsirə məruz qalan URL-lər üçün Search Console klikləri və təəssüratları istifadə edilərək dəyişikliklərdən əvvəl və sonra müqayisə edilir.
Hesabat
Müştərilər qərarları olan bir vərəq alırlar: birləşdirin, yönləndirin, yenidən yazın və ya saxlayın. Biz oxşarlıq ballarını reytinq faktoru kimi təqdim etməkdən çəkinirik. Onlar diaqnostikadır və hesabatda bu qeyd olunur.
Məhdudiyyətlər nələrdir?
Yerləşdirmələr mənanı mükəmməl deyil, təxmini şəkildə ələ keçirir. İnkar məlum zəif nöqtədir: “ev heyvanlarına icazə verən otellər” və “ev heyvanlarına icazə verməyən otellər” bir-birinə yaxın otura bilər. Məhsul adları kimi qısa mətnlər özlüyündə az siqnal daşıyır, ona görə də başlığı təsvir və əsas atributlarla birlikdə yerləşdirmək kömək edir.
Dil başqa bir məsələdir. Çoxdilli modellər türk, alman və ingilis dillərini bir məkanda idarə edir, lakin keyfiyyət dil cütlüyünə görə dəyişir. Tam kataloqda nəticəyə etibar etməzdən əvvəl məlum cütlüklərin nümunəsi ilə sınaqdan keçirin.
Nəhayət, vektor verilənlər bazası həqiqət mənbəyi deyil. Əgər əsas səhifə səhvdirsə, axtarış addımı inamla səhv məlumat qaytaracaq. Məzmun keyfiyyəti birinci yerdədir.
Məntiqli ilk layihə səy baxımından nə qədər başa gəlir?
Bir neçə min səhifəsi olan sayt üçün texniki quraşdırma adətən aylar deyil, günlərlə ölçülür. Kommersiya API-ləri vasitəsilə yerləşdirmə xərcləri bu həcm üçün yazılma zamanı aşağıdır, baxmayaraq ki, qiymətlər dəyişir, ona görə də provayderin cari səhifəsini yoxlayın. Daha böyük xərc klasterlərin və dublikat cütlərin insan tərəfindən nəzərdən keçirilməsidir.
Faydalı bir qayda: layihənin məlumatlandırmalı olduğu bir qərarı seçin, məsələn, hansı 50 yazını birləşdirmək. “Hər şeyə AI axtarışı əlavə etməyə” çalışan layihələr dayanmağa meyllidir, çünki heç kim nəticəyə sahib deyil.
Qaçınılması lazım olan ümumi səhvlər
- Saxlanılan məlumatlar və sorğular arasında yerləşdirmə modellərini qarışdırmaq.
- Bütün səhifələri bir vektor kimi yerləşdirmək, bu da bir neçə mövzunu bir nöqtədə qarışdırır.
- Filtrləmə üçün lazım olacaq dil, tarix və məzmun növü kimi metadata-nı atlamaq.
- Oxşarlıq balını reytinqli qısa siyahı əvəzinə mütləq həqiqət kimi qəbul etmək.
- Məzmun redaktələrindən sonra yenidən yerləşdirməyi unutmaq, beləliklə indeks yavaş-yavaş canlı saytdan uzaqlaşır.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
URL-lərinizi və mətninizi ixrac edin, bir açıq mənbəli yerləşdirmə modeli seçin və vektorları sınaq verilənlər bazasında pgvector-a yükləyin. Ən vacib on səhifəniz üçün ən yaxın qonşu sorğusunu işə salın və nəticələri oxuyun. Əgər qonşular insan redaktoru üçün məna kəsb edirsə, dublikat yoxlamaları, daxili keçidlər və daha sonra qurduğunuz hər hansı köməkçi üçün axtarış qatı üçün təmələ sahibsiniz.
İlk nəticəni kiçik və nəzərdən keçirilə bilən saxlayın. Üst-üstə düşən yazıların bir təmiz siyahısı, hərəkətə keçdikdə, heç kimin açmadığı bir tablodan daha dəyərlidir.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması