.webp)
Jika Anda mencoba membangun agen AI atau mesin pencari, Anda mungkin pernah mendengar tentang database vektor.
Basis data vektor memainkan peran penting dalam interaksi antara data, sumber daya, dan kueri, tetapi menanganinya bisa jadi menakutkan. Saya pernah mengalaminya: menelusuri istilah-istilah esoterik seperti penyematan dan pencarian kabur, tidak yakin apakah saya terlalu banyak merekayasa atau hanya melewatkan sesuatu yang mendasar.
Siapa yang menentukan video YouTube mana yang akan direkomendasikan? Bagaimana mesin pencari mengatasi kesalahan ketik? Mengapa Instagram selalu menampilkan anjing berbulu yang sempurna?
Mari kita bahas dunia vektor, kemiripan, dan pencarian semantik, dan bagaimana Anda dapat membangun aplikasi yang lebih personal.
Apa yang dimaksud dengan Basis Data Vektor?
Basis data vektor menyimpan data sebagai kumpulan representasi numerik (dikenal sebagai vektor) yang menangkap makna data. Hal ini memungkinkan Anda untuk mencari berdasarkan kemiripan, bukan hanya kata kunci tertentu.
Mereka adalah teknologi utama di balik sistem obrolan, pencarian, dan rekomendasi modern.
Bagaimana Cara Kerja Basis Data Vektor?
Basis data vektor menyimpan teks, gambar, dan spreadsheet sebagai serangkaian vektor, yang juga disebut penyematan. Masing-masing vektor ini adalah serangkaian angka yang, di permukaan, tidak terlihat banyak, tetapi di baliknya, vektor ini menangkap makna abstrak dari data.
Data ini - baik itu email, transkrip rapat, deskripsi produk - tidak digantikan dengan serangkaian angka, melainkan diindeks.
Penyematan yang kecil dan padat ini membuat pencarian informasi menjadi lebih efisien dan bermakna. Mereka memungkinkan kita untuk membandingkan item berdasarkan kemiripan, bukan hanya kata kunci. Mari kita jelajahi berbagai komponen yang berbeda.
Konsep Utama
Apa yang dimaksud dengan Model Penyematan?
Model penyematan adalah model pembelajaran mesin yang dilatih untuk mengubah data menjadi penyematan.
Model-model ini dilatih untuk mengompresi data menjadi sebuah vektor (penyematan kami), dan kemudian membuatnya kembali. Vektor yang dikompresi menyimpan sebanyak mungkin informasi semantik dari data.
Itu berarti mereka tidak hanya menyimpan kata-katanya, tetapi juga ide di baliknya. Sebagai contoh, penyematan dapat menangkap hal itu:
- "anak anjing " dan "anjing" sangat erat kaitannya
- "Bagaimana cara mengatur ulang kata sandi saya?" memiliki arti yang sama dengan "Tidak bisa masuk ke akun saya"
- "laptop terjangkau" dan "komputer hemat" mengacu pada hal yang sama
Pola-pola seperti ini membantu agen AI dan mesin pencari membandingkan input berdasarkan makna, bukan hanya mencocokkan kata kunci.
Apa yang dimaksud dengan Pencarian Semantik?
Jadi, bagaimana perbandingan kemiripan antara penyematan dan penyematan?
Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, vektor penyematan adalah serangkaian angka. Angka-angka ini adalah representasi dari sebuah titik dalam ruang dimensi tinggi. Kita bisa memvisualisasikan sesuatu dalam 2D atau 3D, tetapi bagaimana dengan 384? Alih-alih X, Y, dan Z, kita memiliki ratusan nilai, semuanya bersatu untuk menentukan satu titik yang unik.
Vektor ini memungkinkan kita untuk mengukur seberapa "dekat" 2 buah konten - bukan dalam hal kata-kata, tetapi dalam hal makna.
Pencarian semantik memproses kueri menjadi vektor, dan mencari vektor terdekat dalam basis data. Vektor hasil ini pada prinsipnya haruslah yang paling mirip dengan kueri pengguna.
Pencarian Perkiraan Tetangga Terdekat (ANN)
Pencarian semantik dilakukan dengan menggunakan algoritma Approximate Nearest Neighbor (ANN). Tujuan ANN adalah menjawab pertanyaan, "vektor mana dalam basis data saya yang paling mirip dengan kueri saya?"
Ada beberapa algoritma ANN, masing-masing dengan kekuatannya sendiri. Sebagai contoh:
Dunia Kecil yang Dapat Dinavigasi Hirarkis (HNSW)
HNSW dioptimalkan untuk pencarian waktu nyata dengan latensi rendah. Ini sangat bagus untuk umpan konten yang dipersonalisasi dan sistem rekomendasi-segala skenario yang membutuhkan pencarian dengan cepat melalui data yang sering diperbarui.
Indeks Berkas Terbalik (Inverted File Index/IFI)
IVF lebih cocok untuk data berskala besar dan sebagian besar tidak berubah. Bayangkan katalog e-commerce, atau direktori makalah akademis.
Dalam praktiknya, algoritme akan disembunyikan di dalam mesin atau platform yang digunakan untuk mengimplementasikan pencarian.
Kasus Penggunaan Basis Data Vektor
Sekarang setelah kita memahami bagaimana vektor dibuat dan dicocokkan, mari kita lihat berbagai cara yang dapat kita gunakan untuk mendukung aplikasi.
RAG (Generasi Pengambilan-Penambahan)
Strategi pembuatan LLM ini tampaknya menjadi pembicaraan di kota, dan untuk alasan yang bagus: RAG dapat diandalkan, akurat, dan memberikan respons yang spesifik, semuanya dimungkinkan dengan Vector DB.
Dengan RAG, kueri pengguna disematkan dan dibandingkan dengan seluruh basis data untuk item yang serupa. Model kemudian mereferensikan item-item ini ketika menghasilkan respons.
RAG menghindari ketergantungan pada pengetahuan internal model atau riwayat percakapan, yang keduanya dapat cenderung salah atau tidak relevan.
Katakanlah Anda meminta ringkasan masa kecil Napoleon. Tanggapan model masuk akal, tetapi apakah itu akurat? Dengan RAG, dokumen yang relevan dengan kueri Anda akan digunakan untuk mengarahkan respons model. Dengan begitu, Anda dapat memeriksa sumber daya utama, sehingga output model dapat diverifikasi.
Jika Anda ingin melihat seperti apa praktiknya, berikut ini adalah panduan untuk membangun chatbot dengan RAG.
Rekomendasi Produk dan Konten
Basis data vektor tidak hanya digunakan untuk merespons pertanyaan pengguna. Database ini juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna.
Melacak riwayat navigasi pengguna dan mengelompokkan item yang serupa memungkinkan bisnis menentukan produk atau konten terbaik untuk direkomendasikan kepada pengguna.
Ini adalah contoh yang bagus dari apa yang kami sebut sebagai algoritme: rekomendasi konten strategis dan iklan bertarget.
Bayangkan sebuah platform berbagi video: setiap video memiliki penyematannya sendiri yang tersimpan dalam database. Ketika Anda menonton satu video, sistem dapat menyarankan video lain yang memiliki embedding di dekatnya - yang berarti konten yang serupa, meskipun judul atau tagnya sama sekali berbeda.
Seiring waktu, riwayat arloji Anda menjadi semacam "awan" penyematan yang dipersonalisasi, membantu sistem memahami preferensi Anda dan merekomendasikan apa yang ingin Anda lihat berikutnya.
Manfaat DB Vektor Dibandingkan Database Tradisional
Sekarang setelah kita mengetahui bagaimana dan apa itu database vektor, mari kita bahas mengapa: keuntungan apa yang mereka berikan kepada Anda dalam chatbot dan mesin pencari?
1. Mereka Menyediakan Lebih Banyak Konteks untuk Chatbots
LLMs cenderung lupa dan berhalusinasi dalam percakapan yang panjang. Pengguna dan pengembang tidak memiliki pemahaman yang jelas tentang informasi mana yang disimpan.
Dengan strategi seperti RAG, model mencari basis data berdasarkan kueri Anda untuk menemukan informasi apa pun yang diperlukan untuk memberikan respons yang akurat.
Daripada mengingatkan dan mengoreksi model untuk kesekian kalinya, basis data vektor menyimpan informasi yang relevan dan mereferensikannya secara eksplisit.
2. Mereka Membuat Hasil Pencarian Menjadi Tidak Mudah Salah Ketik
Bahkan jika kita mengetahui kata kunci yang tepat, pencarian tetap saja berantakan.
golfen retriever ≠ golden retriever, tetapi mesin pencari Anda seharusnya tahu lebih baik.
Jika kita mencocokkan kueri secara harfiah, kesalahan ketik atau kata yang salah eja akan mendiskualifikasi opsi yang relevan.
Ketika kita mengabstraksikan makna dari kueri penelusuran, ejaan atau kata-kata tertentu tidak terlalu penting.
3. Mereka Memungkinkan Pengguna untuk Melakukan Pencarian Fuzzy
Pencarian tidak hanya tentang kata kunci, tetapi juga tentang ✨vibes✨.
Mengabstraksikan teks ke dalam vektor penyematan memungkinkan Anda menyimpannya dalam ruang getaran yang tak terlukiskan. Jadi, di permukaan,
"Di mana saya bisa mendapatkan flat white yang enak di sekitar sini?"
tidak terlihat seperti
"Tempat terbaik untuk menikmati kafein di dekatnya",
tetapi mesin pencari Anda akan mencocokkan keduanya. Hal ini dimungkinkan karena penyematan kedua frasa tersebut sangat dekat, meskipun kata-katanya berbeda.
4. DB Vektor dapat Membandingkan Berbagai Modalitas
Data hadir dalam berbagai bentuk, ukuran, dan jenis. Kita sering kali perlu membandingkan data dari berbagai jenis. Misalnya, menggunakan teks untuk mencari dan memfilter gambar produk.
Model multimodal dilatih untuk membandingkan berbagai jenis data, seperti teks, gambar, audio, dan video.
Hal ini memudahkan untuk membicarakan konten Anda. Temukan produk dengan mendeskripsikan gambarnya, atau tanyakan tentang grafik dengan menggunakan bahasa yang sederhana.
Cara Membangun Agen AI dengan Kemampuan Pencarian Cerdas
Jika Anda baru mengenal pencarian semantik, Anda mungkin dibanjiri dengan banyak pertanyaan:
Bagaimana cara menyiapkan data saya?
Data apa yang harus saya sertakan?
Model penyematan mana yang harus saya gunakan... dan bagaimana saya tahu bahwa model ini berfungsi?
Untungnya, Anda tidak perlu memikirkan semuanya dari awal. Berikut ini cara memulai dalam beberapa langkah mudah:
1. Tentukan Kasus Penggunaan Anda
Mulailah dengan sesuatu yang sederhana dan berguna. Berikut ini beberapa contoh untuk memulai:
- A chatbot ritel yang membantu pelanggan menemukan produk yang tepat berdasarkan kebutuhan dan preferensi mereka. Tanyakan, "Jaket musim dingin apa yang bagus untuk mendaki gunung dengan harga di bawah $150?"
- A bot tiket yang mengelompokkan permintaan TI karyawan secara real-time. Tanyakan, "Apakah ada tiket prioritas tinggi yang terkait dengan akses VPN yang masih belum ditugaskan?"
- A otomatisasi proses bisnis yang mengelola pemenuhan pesanan dari awal hingga akhir. Tanyakan, "Apakah pesanan Smith sudah dikirim, dan apakah kami sudah mengirim email konfirmasi?"
Semua ini cepat dibuat, mudah diuji, dan langsung berharga.
2. Pilih Platform Anda
Jika database vektor terasa membingungkan atau abstrak, ada banyak platform chatbot yang menangani penyematan dan pengelompokan untuk Anda di belakang layar.
3. Kumpulkan Data Anda
Mulailah dengan apa yang sudah Anda miliki-file teks, PDF, spreadsheet. Platform yang bagus akan menangani pemformatan untuk Anda. Cukup unggah konten Anda, dan platform ini akan menangani penyematan dan pengindeksan di belakang layar.
Beberapa hal spesifik akan tergantung pada platform yang Anda gunakan. Berikut ini beberapa tips untuk mendapatkan hasil maksimal dari data Anda.
4. Tambahkan Deskripsi
Tuliskan deskripsi singkat dengan bahasa yang mudah dipahami tentang kegunaan bot Anda.
Hal ini membantu mengatur nada dan ekspektasi: bagaimana bot harus berbicara dengan pengguna, jenis pertanyaan apa yang bisa diharapkan, dan data apa yang dapat dirujuk.
Sebagai contoh:
"Anda adalah asisten pendukung untuk tim SDM. Bantu karyawan menemukan kebijakan dan menjawab pertanyaan tentang PTO dan tunjangan. Gunakan informasi dari buku panduan karyawan dan dokumen SDM. Bersikaplah jelas dan sopan. Jika Anda tidak mengetahui sesuatu, mintalah pengguna untuk menghubungi bagian SDM."
5. Menguji dan Menyesuaikan
Uji pengaturan Anda dengan pertanyaan yang sebenarnya. Tanyakan apa yang akan ditanyakan oleh pelanggan Anda. Apakah hasilnya relevan? Akurat?
Sesuaikan bot Anda sesuai kebutuhan:
- Hasil tidak lengkap? Naikkan jumlah potongan untuk respons yang lebih lengkap.
- Respon lambat? Pilih model yang lebih cepat.
- Tanggapan yang salah? Coba model yang lebih akurat, atau tambahkan data yang relevan.
Platform sangat mudah disesuaikan, jadi menyelesaikan masalah biasanya hanya masalah konfigurasi, seperti bermain-main dengan model yang tersedia atau mengubah deskripsi.
Membangun Kemampuan Pencarian yang Lebih Cerdas
Dengan kemajuan terbaru dalam AI, data yang dapat dicari tidak hanya bagus untuk dimiliki-ini menjadi harapan standar.
Anda tidak perlu menguasai ANN atau embedding untuk membangun mesin pencari yang lebih cerdas. Platform kami memberi Anda alat plug-and-play untuk pencarian semantik dan pengambilan - generasi yang ditingkatkan. Tidak perlu persiapan data.
Mulai membangun hari ini. Gratis.
.webp)
