Yerləşdirmələr mətni, şəkilləri və ya məhsulları mənanı əks etdirən rəqəmlər siyahısına çevirir və vektor verilənlər bazaları onları saxlayır ki, sistem dəqiq sözlərdən çox mənaca oxşar olan elementləri tapa bilsin. Onlar semantik axtarış, tövsiyələr və məzmununuzdan cavab verən AI köməkçiləri üçün tətbiq edilməyə dəyər. Dəqiq filtrləmə, hesabat və əməliyyatlar üçün ənənəvi verilənlər bazaları düzgün alət olaraq qalır.
Bir çox komanda AI çatbotları vasitəsilə vektor verilənlər bazaları haqqında eşidir və onların tələb olunduğunu güman edir. Çox vaxt axtarış sistemi və ya mövcud verilənlər bazası artıq vektor xüsusiyyətləri təklif edir və yeni sistemə ehtiyac qalmır.
Yerləşdirmələr necə işləyir?
OpenAI, Google, Cohere və ya Hugging Face-dəki açıq modellər kimi yerləşdirmə modeli məzmunun bir hissəsini oxuyur və yüzlərlə və ya minlərlə rəqəmdən ibarət vektor çıxarır. Oxşar mənaya malik mətnlər bu məkanda bir-birinə yaxınlaşır. Sorğu eyni şəkildə yerləşdirilir və sistem ən yaxın saxlanılan vektorları tapır.
Buna görə də “yürüş üçün suya davamlı gödəkçə” axtarışı, sözlər fərqli olsa belə, “dağ cığırları üçün yağış örtüyü” kimi təsvir olunan məhsulu tapa bilər. Açar söz axtarışı sinonimlər əllə qurulmadıqca bunu qaçırardı.
Əsas vektor verilənlər bazası seçimləri hansılardır?
- Xüsusi vektor verilənlər bazaları: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus və Chroma.
- Mövcud verilənlər bazalarına genişləndirmələr: PostgreSQL üçün pgvector, MongoDB Atlas və Redis-də vektor dəstəyi.
- Vektor xüsusiyyətlərinə malik axtarış sistemləri: Elasticsearch, OpenSearch və Algolia-nın AI axtarışı.
- Bulud xidmətləri: Google Vertex AI, Azure AI Search və Amazon OpenSearch Service-də vektor axtarışı.
Bir çox şirkət üçün mövcud PostgreSQL verilənlər bazasına pgvector əlavə etmək və ya artıq işlətdikləri axtarış xidmətində vektor axtarışını aktivləşdirmək ən sadə yoldur.
Bu, ənənəvi alətlərlə necə müqayisə olunur?
Açar söz axtarışı
Klassik Elasticsearch və ya saytın daxili axtarışı kimi açar söz axtarışı sözləri uyğunlaşdırır. O, sürətli, proqnozlaşdırıla bilən və məhsul kodları, marka adları və model nömrələri kimi dəqiq terminlər üçün yaxşıdır. O, sadə qeyri-səlis uyğunlaşmadan kənar sinonimlər, təbii dildəki suallar və yazım səhvləri ilə mübarizə aparır.
Relasiya verilənlər bazaları və SQL
SQL verilənlər bazaları dəqiq sorğuları idarə edir: müəyyən dəyərdən yuxarı bütün sifarişlər, şəhərdəki bütün müştərilər, aylıq satışlar. Vektor axtarışı bunu etibarlı şəkildə edə bilməz; o, dəqiq uyğunluqları deyil, oxşar elementləri tapır.
Hibrid axtarış
Əksər güclü istehsal sistemləri hər ikisini birləşdirir. Hibrid axtarış açar söz və vektor axtarışını birlikdə işlədir və nəticələri birləşdirir, çox vaxt üstündə yenidən sıralama modeli ilə. Bu, təbii sorğular üçün məna əsaslı uyğunlaşmanı əlavə edərkən kodlar və adlar üçün dəqiq uyğunluqları saxlayır.
Marketinq və ya məzmun komandası nə vaxt keçid etməlidir?
- Sayt axtarışı təbii dildəki sorğular üçün zəif nəticələr verir və analitika kliklənməyən bir çox axtarışı göstərir.
- Çatbot və ya köməkçi geniş yardım məqalələri, məhsul məlumatları və ya sənədlər (RAG) dəstindən cavab verməlidir.
- Məhsul tövsiyələri yalnız kateqoriya etiketlərini deyil, mənaca oxşarlığı əks etdirməlidir.
- Məzmun komandaları minlərlə səhifə arasında əlaqəli və ya dublikat məqalələri tapmalıdır.
- Müştəri rəyləri bir çox dildə mövzular üzrə qruplaşdırılmalıdır.
Nə vaxt keçid etməməlisiniz?
- Kataloq və ya məzmun kitabxanası kiçikdir və sinonimlərlə yaxşı açar söz axtarışı işləyir.
- Sorğular əsasən dəqiqdir: SKU-lar, hissə nömrələri, sifariş ID-ləri.
- Komanda məzmun dəyişdikdə yenilənən yerləşdirmə xəttini saxlaya bilmir.
- Əsl problem zəif məzmun və ya çatışmayan məhsul məlumatıdır ki, bunu heç bir axtarış metodu düzəltmir.
Sonuncu nöqtə çəkiyə layiqdir. Məhsul təsvirləri zəifdirsə, semantik axtarış zəif təsvirləri daha ağıllı şəkildə uyğunlaşdıracaq və nəticələr hələ də məyus edəcək.
Praktikada işləmək üçün nə lazımdır?
İşləyən sistem bir xəttə ehtiyac duyur: məzmunu məntiqli hissələrə bölün, hər hissəni yerləşdirin, dil, kateqoriya və yeniləmə tarixi kimi metadata ilə saxlayın və məzmun dəyişdikdə yenidən yerləşdirin. Sorğular filtrlərə ehtiyac duyur, məsələn, yalnız anbarda olan məhsulları və ya istifadəçinin dilində olan məqalələri qaytarmaq üçün. Qiymətləndirmə model və ya parçalanma dəyişdikdə yoxlanılan, məlum yaxşı cavabları olan real sorğuların test dəstinə ehtiyac duyur.
Xərclərə yerləşdirmə zəngləri, saxlama və sorğu həcmi daxildir. Onlar adətən məzmun saytları üçün təvazökardır, lakin böyük kataloqlar və tez-tez yeniləmələrlə artır.
Alien Road müştərilər üçün yerləşdirmələri necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda kəşfiyyat açar söz uyğunluğunun harada uğursuz olduğunu görmək üçün sayt axtarış jurnalları və dəstək sualları ilə başlayır. Uğursuzluqlar əsasən sinonimlər və təbii ifadələrdən qaynaqlanırsa, yerləşdirmələr güclü namizəddir; əgər onlar çatışmayan məzmundan qaynaqlanırsa, əvvəlcə məzmun düzəldilir.
Quraşdırma adətən pgvector və ya müştərinin axtarış xidməti kimi mövcud steka vektor axtarışını əlavə edir, hibrid sıralama ilə, beləliklə dəqiq terminlər işləməyə davam edir. Məzmun layihələri üçün yerləşdirmələr daxili olaraq yaxın dublikat məqalələri tapmaq və daxili keçidləri planlaşdırmaq üçün də istifadə olunur. Ölçmə axtarışdan əvvəl və sonra axtarış uğur dərəcəsini, sıfır nəticə dərəcəsini və axtarışdan konversiyaları sabit test sorğuları dəstindən istifadə edərək müqayisə edir. Hesabat təkmilləşdirilmiş və hələ də uğursuz olan sorğuları sadalayır.
Məzmun əməliyyatları üçün yerləşdirmələr
Axtarış və çatbotlardan kənarda, yerləşdirmələr gündəlik məzmun işinə kömək edir. Minlərlə məqaləni idarə edən məzmun komandası hər səhifəni yerləşdirə və axtarışda bir-biri ilə rəqabət aparan yaxın dublikat qruplarını tapa bilər. Eyni vektorlar əlaqəli məqalələr arasında daxili keçidləri təklif edə və əhatə olunmayan mövzuları üzə çıxara bilər.
Bu cür daxili istifadə müştəriyə yönəlmiş axtarışdan daha az risklidir, çünki səhvlər heç nə dəyişməzdən əvvəl redaktorlar tərəfindən nəzərdən keçirilir. Bu, tez-tez ziyarətçilərin istifadə edəcəyi bir şey qurmazdan əvvəl öz məzmunu üzərində yerləşdirmələrin necə davrandığını öyrənmək istəyən komanda üçün ən yaxşı ilk layihədir.
Yerləşdirmə modelinin seçilməsi
Öhdəlik götürməzdən əvvəl öz sorğularınızda iki və ya üç yerləşdirmə modelini sınayın. Çoxdilli məzmun həmin dillərdə təlim keçmiş modelə ehtiyac duyur; bəzi modellər türk və ya ərəb dillərini digərlərindən daha yaxşı idarə edir. Modelləri sonradan dəyişmək hər şeyi yenidən yerləşdirmək deməkdir, buna görə də erkən qısa müqayisə yenidən işləməyə qənaət edir.
Hər bir saxlanılan vektorla model adını və versiyasını qeyd edin ki, qarışıq yerləşdirmələr heç vaxt eyni indeksdə bitməsin.
Bu həftə haradan başlamalı
Son üç ay üçün sayt axtarış sorğularınızı ixrac edin və kliklənməyən axtarışlara görə sıralayın. İlk 50-ni oxuyun.
Hər birini sinonim problemi, çatışmayan məzmun problemi və ya kod və ya ad problemi kimi qeyd edin. Sinonim problemləri üstünlük təşkil edirsə, heç nə almazdan əvvəl kiçik bir nümunədə semantik axtarışı sınayın; mövcud axtarış provayderiniz artıq onu dəstəkləyə bilər.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması