Baza wektorowa: przełomowa technologia napędzająca wyszukiwanie AI

Jeśli próbujesz zbudować agenta AI lub wyszukiwarkę, prawdopodobnie słyszałeś już o bazach wektorowych.

Bazy wektorowe odgrywają kluczową rolę w połączeniu danych, zasobów i zapytań, ale ich zrozumienie może być wyzwaniem. Sam przez to przechodziłem: przewijając przez tajemnicze pojęcia jak osadzenia czy fuzzy search, nie wiedząc, czy przesadzam z komplikowaniem, czy po prostu czegoś nie rozumiem.

Kto decyduje, jakie filmy polecić na YouTube? Jak wyszukiwarki radzą sobie z literówkami? Dlaczego Instagram zawsze pokazuje mi idealnego puszystego psa?

W tym artykule przyjrzymy się światu wektorów, podobieństwa i wyszukiwania semantycznego oraz temu, jak możesz budować bardziej spersonalizowane aplikacje.

Czym jest baza wektorowa?

Baza wektorowa przechowuje dane jako zbiór numerycznych reprezentacji (zwanych wektorami), które oddają znaczenie tych danych. Dzięki temu można wyszukiwać na podstawie podobieństwa, a nie tylko konkretnych słów kluczowych.

Bazy wektorowe to kluczowa technologia stojąca za nowoczesnymi systemami czatu, wyszukiwania i rekomendacji.

Jak działają bazy wektorowe?

Bazy wektorowe zapisują teksty, obrazy i arkusze kalkulacyjne jako ciągi wektorów, zwanych też osadzeniami. Każdy taki wektor to ciąg liczb, który na pierwszy rzut oka niewiele mówi, ale w rzeczywistości oddaje abstrakcyjne znaczenie danych.

Te dane – czy to e-maile, transkrypcje spotkań, opisy produktów – nie są zastępowane przez liczby, lecz indeksowane.

Te niewielkie, gęste osadzenia sprawiają, że wyszukiwanie informacji jest zarówno efektywne, jak i trafne. Pozwalają porównywać elementy na podstawie podobieństwa.

Kluczowe pojęcia

Czym jest model osadzania?

Modele osadzania to modele uczenia maszynowego, które uczą się przekształcać dane w osadzenia.

Modele te są trenowane, by kompresować dane do postaci wektora (naszego osadzenia), a następnie odtwarzać je. Skondensowany wektor przechowuje jak najwięcej informacji semantycznych z danych.

To oznacza, że nie zapisują tylko słów, ale także idee, które za nimi stoją. Na przykład osadzenie może uchwycić, że:

• „szczeniak” i „pies” są ze sobą blisko powiązane
• „Jak zresetować hasło?” ma podobne znaczenie do „Nie mogę się zalogować na konto”
• „tani laptop” i „komputer przyjazny dla budżetu” odnoszą się do tego samego
  

Takie wzorce pomagają agentom AI i wyszukiwarkom porównywać dane wejściowe na podstawie znaczenia, a nie tylko dopasowania słów kluczowych.

Czym jest wyszukiwanie semantyczne?

Jak więc porównywane są osadzenia pod kątem podobieństwa?

Jak wspomniano wcześniej, wektor osadzenia to ciąg liczb. Te liczby reprezentują punkt w przestrzeni o wysokiej liczbie wymiarów. Potrafimy wyobrazić sobie rzeczy w 2D lub 3D, ale co z 384 wymiarami? Zamiast X, Y i Z mamy setki wartości, które razem określają jeden unikalny punkt.

Te wektory pozwalają mierzyć, jak „bliskie” są sobie dwa elementy – nie pod względem słów, ale znaczenia.

Wyszukiwanie semantyczne przetwarza zapytanie na wektor i szuka w bazie najbliższych wektorów. Te znalezione wektory powinny być, w założeniu, najbardziej zbliżone do zapytania użytkownika.

Przybliżone wyszukiwanie najbliższych sąsiadów (ANN)

Wyszukiwanie semantyczne odbywa się za pomocą algorytmu przybliżonego najbliższego sąsiada (ANN). Celem ANN jest odpowiedź na pytanie: „który wektor w mojej bazie danych jest najbardziej podobny do mojego zapytania?”

Istnieje kilka algorytmów ANN, z których każdy ma swoje mocne strony. Na przykład:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW jest zoptymalizowany pod kątem wyszukiwania w czasie rzeczywistym i niskich opóźnień. Świetnie sprawdza się w spersonalizowanych feedach i systemach rekomendacji – wszędzie tam, gdzie trzeba szybko przeszukiwać często aktualizowane dane.

Inverted File Index (IVF)

IVF lepiej nadaje się do dużych, rzadko zmieniających się zbiorów danych. Przykładem mogą być katalogi e-commerce czy bazy publikacji naukowych.

W praktyce wybrany algorytm jest ukryty w silniku lub platformie, na której wdrażane jest wyszukiwanie.

Zastosowania baz wektorowych

Skoro już wiemy, jak powstają i są dopasowywane wektory, zobaczmy, jak można je wykorzystać w aplikacjach.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Ta strategia generowania przez LLM jest ostatnio bardzo popularna – i słusznie: RAG jest niezawodny, dokładny i daje konkretne odpowiedzi, a wszystko to dzięki bazom wektorowym.

Dzięki RAG zapytanie użytkownika jest osadzane i porównywane z resztą bazy w poszukiwaniu podobnych elementów. Model odnosi się do tych elementów podczas generowania odpowiedzi.

RAG pozwala uniknąć polegania na wewnętrznej wiedzy modelu lub historii rozmowy, które często bywają nieprecyzyjne lub nieistotne.

Załóżmy, że prosisz o podsumowanie dzieciństwa Napoleona. Odpowiedź modelu brzmi wiarygodnie, ale czy jest poprawna? Dzięki RAG dokumenty powiązane z Twoim zapytaniem zostaną wykorzystane do ukierunkowania odpowiedzi modelu. Dzięki temu możesz sprawdzić źródło, co pozwala zweryfikować odpowiedzi modelu.‍

Jeśli chcesz zobaczyć, jak to wygląda w praktyce, sprawdź przewodnik jak zbudować chatbota z RAG.

Rekomendacje produktów i treści

Bazy wektorowe nie służą tylko do odpowiadania na zapytania użytkowników. Można je też wykorzystać do optymalizacji doświadczenia użytkownika.

Śledzenie historii przeglądania i grupowanie podobnych elementów pozwala firmom określić, jaki produkt lub treść najlepiej polecić użytkownikowi.

To świetny przykład tego, co nazywamy algorytmem: strategiczne rekomendacje treści i reklamy dopasowane do odbiorcy.

Wyobraź sobie platformę do udostępniania wideo: każde wideo ma swoje osadzenie zapisane w bazie. Gdy oglądasz jedno, system może zaproponować inne o podobnych osadzeniach – czyli podobnej treści, nawet jeśli tytuły czy tagi są zupełnie inne.

Z czasem Twoja historia oglądania tworzy spersonalizowaną „chmurę” osadzeń, pomagając systemowi zrozumieć Twoje preferencje i polecać to, co najprawdopodobniej chcesz zobaczyć.

Zalety baz wektorowych względem tradycyjnych baz danych

Skoro już wiemy, jak i co robią bazy wektorowe, porozmawiajmy o dlaczego: jakie korzyści dają w chatbotach i wyszukiwarkach?

1. Dostarczają więcej kontekstu chatbotom

LLM-y mają tendencję do zapominania i „halucynowania” w długich rozmowach. Użytkownicy i deweloperzy nie mają jasności, jakie informacje są zapamiętywane.

Dzięki strategiom takim jak RAG, model przeszukuje bazę pod kątem Twojego zapytania, by znaleźć potrzebne informacje do udzielenia trafnej odpowiedzi.

Zamiast po raz kolejny przypominać i poprawiać model, bazy wektorowe przechowują istotne informacje i odwołują się do nich wprost.

2. Uodparniają wyniki wyszukiwania na literówki

Nawet jeśli znamy dokładne słowa kluczowe, wyszukiwanie bywa nieprecyzyjne.

golfen retriever ≠ golden retriever, ale Twoja wyszukiwarka powinna to rozpoznać.

Jeśli dopasowujemy zapytania dosłownie, literówka lub błąd ortograficzny wykluczyłby trafny wynik.

Gdy abstrahujemy znaczenie zapytania, konkretna pisownia czy sformułowanie nie mają już takiego znaczenia.

3. Umożliwiają użytkownikom wyszukiwanie przybliżone

Wyszukiwanie to mniej kwestia słów kluczowych, a bardziej kwestia ✨odczuć✨.

Przekształcenie tekstu w wektor osadzenia pozwala przechowywać go w nieuchwytnym przestrzeni odczuć. Dzięki temu, na pierwszy rzut oka,

„Gdzie w okolicy dostanę świetną flat white?”

nie wygląda jak

„Najlepsze miejsca na kawę w pobliżu”,

ale Twoja wyszukiwarka i tak je dopasuje. To możliwe, bo osadzenia tych dwóch fraz są bardzo blisko siebie, mimo że są inaczej sformułowane.

4. Bazy wektorowe porównują różne typy danych

Dane mają różne formy, rozmiary i typy. Często musimy porównywać dane różnych rodzajów. Na przykład, używając tekstu do wyszukiwania i filtrowania zdjęć produktów.

Modele multimodalne są trenowane do porównywania różnych typów danych, takich jak tekst, obrazy, dźwięk czy wideo.

To ułatwia rozmowę o Twoich treściach. Znajdź produkt, opisując jego zdjęcie, albo zapytaj o wykresy, używając zwykłego języka.

Jak zbudować agenta AI z inteligentnym wyszukiwaniem

Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z wyszukiwaniem semantycznym, pewnie masz mnóstwo pytań:

Jak przygotować dane?

Które dane uwzględnić?

Jakiego modelu osadzeń użyć... i skąd wiedzieć, że działa?

Na szczęście nie musisz wszystkiego rozgryzać od razu. Oto jak zacząć w kilku prostych krokach:

1. Określ zastosowanie

Zacznij od czegoś prostego i praktycznego. Oto kilka przykładów na rozruch:

• Chatbot detaliczny, który pomaga klientom znaleźć odpowiednie produkty na podstawie ich potrzeb i preferencji. Zapytaj go: „Jaka kurtka zimowa do wędrówek poniżej 150 dolarów będzie odpowiednia?”

• A Bot do obsługi zgłoszeń , który w czasie rzeczywistym przydziela zgłoszenia IT pracowników. Zapytaj: „Czy są jakieś pilne zgłoszenia dotyczące dostępu do VPN, które nie zostały jeszcze przypisane?”

• A Agent automatyzujący procesy biznesowe , który zarządza realizacją zamówień od początku do końca. Zapytaj: „Czy zamówienie Smith zostało już wysłane i czy potwierdzenie zostało wysłane e-mailem?”

Wszystkie te rozwiązania są szybkie do zbudowania, łatwe do przetestowania i od razu przynoszą wartość.

2. Wybierz platformę

Jeśli bazy wektorowe wydają się skomplikowane lub abstrakcyjne, istnieje wiele platform chatbotowych, które zajmują się osadzeniami i grupowaniem za Ciebie.

3. Zbierz dane

Zacznij od tego, co już masz — pliki tekstowe, PDF-y, arkusze kalkulacyjne. Dobra platforma sama zadba o formatowanie. Wystarczy, że prześlesz treści, a ona zajmie się osadzeniami i indeksowaniem.

Niektóre szczegóły zależą od wybranej platformy. Oto kilka wskazówek, jak najlepiej wykorzystać swoje dane.

4. Dodaj opis

Napisz krótki, prosty opis, do czego służy Twój bot.

To pomaga ustalić ton i oczekiwania: jak bot powinien rozmawiać z użytkownikami, jakich pytań się spodziewać i do jakich danych może się odwoływać.

Na przykład:
„Jesteś asystentem wsparcia dla zespołu HR. Pomagaj pracownikom znaleźć zasady i odpowiadaj na pytania dotyczące urlopów i benefitów. Korzystaj z informacji z podręcznika pracownika i dokumentów HR. Bądź jasny i uprzejmy. Jeśli czegoś nie wiesz, poproś użytkownika o kontakt z działem HR.”

5. Testuj i poprawiaj

Przetestuj konfigurację, zadając prawdziwe pytania. Zapytaj o to, o co pytaliby Twoi klienci. Czy wyniki są trafne? Dokładne?

W razie potrzeby popraw swojego bota:

• Niepełne wyniki? Zwiększ liczbę fragmentów, by odpowiedzi były pełniejsze.
• Wolna odpowiedź? Wybierz szybszy model.
• Nieprawidłowe odpowiedzi? Wypróbuj dokładniejszy model lub dodaj odpowiednie dane.

Platformy są bardzo elastyczne, więc rozwiązywanie problemów zwykle sprowadza się do konfiguracji, np. wyboru modelu czy zmiany opisów.

Buduj inteligentniejsze wyszukiwanie

Dzięki postępom w AI, możliwość przeszukiwania danych to już nie tylko dodatek — to staje się standardem.

Nie musisz znać się na ANN czy osadzeniach, by tworzyć inteligentniejsze wyszukiwarki. Nasza platforma oferuje gotowe narzędzia do wyszukiwania semantycznego i generowania odpowiedzi na podstawie danych. Bez konieczności przygotowywania danych.

Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.

Najczęstsze pytania

1. Jak ocenić wydajność bazy wektorowej?

Aby ocenić wydajność bazy wektorowej, zmierz czas odpowiedzi na zapytania (jak szybko zwraca wyniki), trafność lub precyzję (na ile wyniki są odpowiednie) oraz skalowalność (jak radzi sobie ze wzrostem danych i liczby zapytań). Warto testować na rzeczywistych zapytaniach, by sprawdzić, czy spełnia oczekiwania dotyczące szybkości i dokładności przy większym obciążeniu.

2. Jakie są wymagania dotyczące przechowywania dużych zbiorów danych wektorowych?

Wymagania dotyczące przechowywania dużych zbiorów danych wektorowych zależą od liczby wektorów i ich wymiarowości – na przykład 1 milion wektorów o 768 wymiarach, zapisanych jako 32-bitowe liczby zmiennoprzecinkowe, to ponad 3 GB surowych danych. Przy dużej skali (miliony do miliardów wektorów) trzeba liczyć się z dziesiątkami lub setkami GB, a koszty można ograniczyć przez kompresję lub przybliżone indeksowanie.

3. Co się stanie, jeśli dwa bardzo różne dokumenty będą miały podobne osadzenia przez szum lub błędy modelu?

Jeśli dwa niezwiązane dokumenty wygenerują podobne osadzenia, system wyszukiwania może zwrócić nieprawidłowe wyniki. Można temu zaradzić, dostrajając model osadzeń na danych z konkretnej dziedziny lub stosując hybrydowe techniki wyszukiwania, łączące wektory z metadanymi lub filtrami słów kluczowych dla lepszego rozróżnienia.

4. Jak wersjonowane i zarządzane są dane wektorowe w czasie?

Dane wektorowe są wersjonowane przez śledzenie danych wejściowych i modelu osadzeń, który je wygenerował. Często stosuje się przechowywanie migawek z oznaczeniem czasu oraz tagowanie wersji indeksów.

5. Czy można połączyć tradycyjne wyszukiwanie słów kluczowych z wyszukiwaniem wektorowym?

Tak, połączenie tradycyjnego wyszukiwania słów kluczowych z wyszukiwaniem wektorowym to tzw. wyszukiwanie hybrydowe, obsługiwane przez wiele platform, takich jak Elasticsearch czy Vespa. Ta metoda poprawia trafność, łącząc dopasowanie leksykalne dla precyzyjnych zapytań z semantycznym podobieństwem wektorów dla zrozumienia kontekstu.