Vektor verilənlər bazası və yerləşdirmə prosesləri

Yerləşdirmə, model tərəfindən yaradılan mətnin, şəkillərin və ya digər məlumatların rəqəmsal təsviridir. Oxşar mövzular haqqında mətnlər oxşar vektorlar alır, buna görə də “Romaya ucuz uçuşlar” və “İtaliya büdcəli aviabiletlər” heç bir ortaq söz olmasa belə bir-birinə yaxınlaşır.

Vektor verilənlər bazası bu vektorları mənbə mətni və metadata ilə birlikdə saxlayır və millisaniyələr ərzində “buna ən yaxın nədir?” sualına cavab verir. Seçimlərə Pinecone, Weaviate Cloud və Qdrant Cloud kimi idarə olunan xidmətlər, PostgreSQL üçün pgvector kimi genişləndirmələr və komandaların artıq istifadə edə biləcəyi Elasticsearch, OpenSearch, MongoDB Atlas və BigQuery kimi alətlərdəki vektor axtarış funksiyaları daxildir.

Yerləşdirmələr mənanın açar sözlərdən daha vacib olduğu hər yerdə kömək edir:

• Eyni axtarış niyyəti üçün rəqabət aparan yaxın dublikat bloq yazılarının tapılması.
• Əlaqəli məqalələr arasında daxili keçidlərin təklif edilməsi.
• Sinonimləri və sualları başa düşən sayt axtarışının gücləndirilməsi.
• Dəstək və ya satış çatbotunun şirkət sənədlərinə əsaslandırılması, bu, axtarışla artırılmış nəsil kimi tanınır.
• Açar söz siyahılarının və ya müştəri rəylərinin mövzulara görə qruplaşdırılması.
• Məhsulların uyğunsuz adlandırması olan kataloqlarda sorğulara uyğunlaşdırılması.

Əsas proses əksər tapşırıqlar üçün eynidir:

• Məzmunu toplayın: yazıları, səhifələri, məhsulları və ya biletləri ID-lər, URL-lər və dil və kateqoriya kimi metadata ilə ixrac edin.
• Təmizləyin: naviqasiyanı, altlıqları, skriptləri və hər şeyi oxşar göstərəcək təkrarlanan şablonları çıxarın.
• Hissələrə bölün: uzun sənədləri bir neçə yüz sözdən ibarət parçalara, ideal olaraq başlıqlarda bölün.
• Yerləşdirin: hər bir hissəni bir yerləşdirmə modelinə göndərin və vektoru ID və metadata ilə saxlayın.
• İndeksləyin: vektorları dil və ya məzmun növü kimi metadata filtrləri ilə vektor verilənlər bazasına yükləyin.
• Sorğulayın: sualı və ya mənbə mətnini eyni model ilə yerləşdirin və ən yaxın hissələri əldə edin.
• Nəzərdən keçirin: nəticələrin bir nümunəsini əllə yoxlayın və hissələrə bölməni və ya filtrləri tənzimləyin.

Sənədlər və sorğular üçün eyni modeldən istifadə etmək vacibdir. Müxtəlif modellərdən olan vektorlar müxtəlif boşluqlarda yaşayır və müqayisə edilə bilməz.

Hissələrə bölmə keyfiyyəti müəyyən edir

Çox uzun hissələr bir neçə mövzunu bir vektorda qarışdırır; çox qısa hissələr konteksti itirir. H2 və ya H3 başlıqlarında bölmək adətən məqalələr üçün yaxşı işləyir, hər hissəyə səhifə başlığı əlavə edilir ki, parça öz mövzusunu saxlasın. Öhdəlik götürməzdən əvvəl real sorğularda iki və ya üç ölçünü sınayın. Cavablar sərhəddə olduqda qonşu hissələr arasında bir və ya iki cümlənin üst-üstə düşməsi də kömək edir.

Məzmun auditi üçün, siqnalı seyreltən tam bədən əvəzinə başlıq, giriş və başlıqlardan qurulmuş hər məqalə üçün bir vektor yerləşdirin. Hər məqalə üçün ən yaxın qonşularını əldə edin və oxşarlıq həddindən yuxarı olan cütləri qeyd edin. Düzgün hədd modeldən və məzmundan asılıdır, ona görə də onu bir neçə səviyyədə cütləri nəzərdən keçirərək təyin edin.

İşarələnmiş cütlər daha sonra birləşdirmək, yönləndirmək, fərqləndirmək və ya hər ikisini saxlamaq qərarına gələn redaktora gedir. Birləşdirilmiş səhifələr saxlanılan versiyaya 301 ilə yönləndirilməlidir. Yerləşdirmə addımı minlərlə yazı arasında namizədləri dəqiqələr ərzində tapır; redaksiya qərarı hələ də hər səhifənin arxasındakı axtarış niyyətini bilən bir şəxsə ehtiyac duyur.

Hər məqaləni yerləşdirin və hər yazı üçün eyni dildə və dərc edilmiş statusda olan ən yaxın beş-on digərini əldə edin. Onları redaktora uyğun gələn parça ilə birlikdə təklif kimi təqdim edin ki, lövbər mətni təbii şəkildə seçilə bilsin. noindex kimi işarələnmiş səhifələri və zəif keçid hədəfləri olan çox qısa səhifələri istisna edin.

Yeni məzmun partiyası canlı yayımlandıqda onu yenidən işə salın. Yeni yazılar daha köhnə əlaqəli məqalələrdən keçidlər alır, bu da onların kəşf edilməsinə və sürünməsinə kömək edir.

Bir neçə məsələ dəfələrlə ortaya çıxır. Təmizlənmədən keçən şablon mətni əlaqəsiz səhifələri oxşar göstərir. Bir indeksdə qarışıq dillər dilə görə süzülmədikdə qəribə uyğunluqlar yaradır. Xərclər yenidən yerləşdirmə ilə artır, ona görə də vektorları saxlayın və yalnız dəyişdirilmiş məzmunu yenidən yerləşdirin. Və oxşarlıq həqiqət deyil: əldə edilmiş hissələrə əsaslanan çatbot hələ də onları səhv oxuya bilər, ona görə də cavablar mənbə keçidlərinə və nəzərdən keçirilməyə ehtiyac duyur.

Məxfilik də tətbiq olunur. Host edilmiş yerləşdirmə API-sinə göndərilən müştəri biletləri və CRM qeydləri sistemlərinizi tərk edir. Məlumat şərtləri uyğun olan provayderlərdən və ya həssas material üçün öz mühitinizdə yerləşdirilən açıq modellərdən istifadə edin.