AI-søgning

AI-søgning bruger maskinlæring til at forstå konteksten og intentionen bag søgeforespørgsler ved at omdanne dem til numeriske vektorer for mere præcise resultater. I modsætning til traditionelle nøgleordssøgninger fortolker AI-søgning semantiske relationer, hvilket gør den effektiv til forskellige datatyper og sprog.

AI-søgning, ofte kaldet semantisk eller vektorsøgning, er en søgemetode, der udnytter maskinlæringsmodeller til at forstå intentionen og den kontekstuelle betydning bag søgeforespørgsler. I modsætning til traditionel søgning baseret på nøgleord omdanner AI-søgning data og forespørgsler til numeriske repræsentationer kendt som vektorer eller embeddings. Dette gør det muligt for søgemaskinen at forstå de semantiske relationer mellem forskellige datastykker, så den kan levere mere relevante og præcise resultater, selv når de præcise nøgleord ikke er til stede.

1. Oversigt over AI-søgning

AI-søgning repræsenterer en betydelig udvikling inden for søgeteknologier. Traditionelle søgemaskiner er stærkt afhængige af nøgleordsmatch, hvor tilstedeværelsen af specifikke termer i både forespørgslen og dokumenterne afgør relevansen. AI-søgning bruger derimod maskinlæringsmodeller til at opfange den underliggende kontekst og betydning af forespørgsler og data.

Ved at omdanne tekst, billeder, lyd og andre ustrukturerede data til høj-dimensionelle vektorer kan AI-søgning måle ligheden mellem forskellige indholdsstykker. Denne tilgang gør det muligt for søgemaskinen at levere resultater, der er kontekstuelt relevante, selvom de ikke indeholder de præcise nøgleord, der anvendes i søgeforespørgslen.

Nøglekomponenter:

• Vektorsøgning: Søger efter datapunkter (dokumenter, billeder osv.), der er tættest på forespørgselsvektoren i vektor-rummet.
• Semantisk forståelse: Fortolker intentionen og den kontekstuelle betydning bag forespørgsler.
• Maskinlæringsmodeller: Anvender modeller som Transformers til at generere embeddings.

2. Forståelse af vektorembeddings

Kernen i AI-søgning er vektorembeddings. Vektorembeddings er numeriske repræsentationer af data, der indfanger den semantiske betydning af tekst, billeder eller andre datatyper. Disse embeddings placerer lignende datastykker tæt på hinanden i et multi-dimensionelt vektor-rum.

Sådan fungerer det:

• Datatransformation: Rådata (f.eks. tekst) behandles af en maskinlæringsmodel for at generere en vektor.
• Høj-dimensionelt rum: Hver vektor er et punkt i et høj-dimensionelt rum (ofte hundreder eller tusinder af dimensioner).
• Semantisk nærhed: Vektorer, der repræsenterer semantisk lignende indhold, er placeret tæt på hinanden.

Eksempel:

• Ordene “konge” og “dronning” kan have embeddings, der er tæt på hinanden i vektor-rummet, fordi de deler lignende kontekstuelle betydninger.

3. Hvordan AI-søgning adskiller sig fra søgning baseret på nøgleord

Traditionelle søgemaskiner baseret på nøgleord fungerer ved at matche termer i søgeforespørgslen med dokumenter, der indeholder disse termer. De er afhængige af teknikker som omvendte indeks og termfrekvens til at rangere resultater.

Begrænsninger ved nøgleordssøgning:

• Præcise match kræves: Brugere skal bruge de præcise termer, der findes i dokumenterne for at finde dem.
• Manglende forståelse for kontekst: Søgemaskinen forstår ikke synonymer eller de semantiske relationer mellem ord.
• Begrænset håndtering af tvetydighed: Tvetydige forespørgsler kan give irrelevante resultater.

Fordele ved AI-søgning:

• Kontekstuel forståelse: Fortolker betydningen bag forespørgsler, ikke kun ordene.
• Genkendelse af synonymer: Genkender forskellige ord med lignende betydning.
• Håndterer naturligt sprog: Effektiv med samtaleforespørgsler og komplekse spørgsmål.

Sammenligningstabel

4. Mekanikken bag semantisk søgning

Semantisk søgning er en kerneapplikation af AI-søgning, der fokuserer på at forstå brugerens intention og den kontekstuelle betydning af forespørgsler.

Proces:

1. Oprettelse af forespørgselsembedding: Brugerens forespørgsel konverteres til en vektor via en embedding-model.
2. Dokumentembedding: Alle dokumenter i databasen konverteres også til vektorer under indeksering.
3. Ligedhedsmåling: Søgemaskinen beregner ligheden mellem forespørgselsvektoren og dokumentvektorerne.
4. Rangering af resultater: Dokumenter rangeres baseret på deres lighedsscorer.

Nøgleteknikker:

• Embedding-modeller: Neurale netværk trænet til at generere embeddings (f.eks. BERT, GPT-modeller).
• Ligedhedsmetrikker: Mål som cosinuslighed eller euklidisk afstand til at beregne lighedsscorer.
• Approximate Nearest Neighbor (ANN)-algoritmer: Effektive algoritmer til at finde de nærmeste vektorer i høj-dimensionelt rum.

5. Ligedhedsscorer og ANN-algoritmer

Ligedhedsscorer:

Ligedhedsscorer kvantificerer, hvor tæt to vektorer er på hinanden i vektor-rummet. En højere score indikerer større relevans mellem forespørgslen og et dokument.

• Cosinuslighed: Måler cosinus af vinklen mellem to vektorer.
• Euklidisk afstand: Beregner den direkte afstand mellem to vektorer.

Approximate Nearest Neighbor (ANN)-algoritmer:

At finde præcise nærmeste naboer i høj-dimensionelle rum er ressourcekrævende. ANN-algoritmer giver effektive tilnærmelser.

• Formål: Hurtigt hente de K mest lignende vektorer til forespørgselsvektoren.
• Almindelige ANN-algoritmer: HNSW (Hierarchical Navigable Small World), FAISS (Facebook AI Similarity Search).

6. Anvendelsestilfælde for AI-søgning

AI-søgning åbner op for en bred vifte af anvendelser på tværs af brancher, fordi den kan forstå og fortolke data ud over simple nøgleordsmatch.

Semantisk søgning

Beskrivelse: Semantisk søgning forbedrer brugeroplevelsen ved at fortolke intentionen bag forespørgsler og levere kontekstuelt relevante resultater.

Eksempler:

• E-handel: Brugere, der søger efter “løbesko til flade fødder”, får resultater tilpasset dette specifikke behov.
• Sundhedssektoren: Læger kan finde forskningsartikler om en bestemt tilstand, selv om der bruges forskellig terminologi.

Personlige anbefalinger

Beskrivelse: Ved at forstå brugerpræferencer og -adfærd kan AI-søgning levere personlige anbefalinger på indhold eller produkter.

Eksempler:

• Streaming-tjenester: Foreslår film eller serier baseret på visningshistorik og præferencer.
• Onlineforhandlere: Anbefaler produkter, der ligner tidligere køb eller viste varer.

Spørgsmål-svar-systemer

Beskrivelse: AI-søgning gør systemer i stand til at forstå og besvare brugerforespørgsler med præcis information, der er udtrukket fra dokumenter.

Eksempler:

• Kundesupport: Chatbots, der giver svar på brugerhenvendelser ved at hente relevant information fra en vidensbase.
• Informationssøgning: Brugere stiller komplekse spørgsmål og får specifikke svar uden at skulle læse hele dokumenter.

Browsing i ustrukturerede data

Beskrivelse: AI-søgning kan indeksere og søge i ustrukturerede datatyper som billeder, lyd og video ved at konvertere dem til embeddings.

Eksempler:

• Billedsøgning: Finder billeder, der ligner et givet billede eller ud fra en tekstbeskrivelse.
• Lydsøgning: Henter lydklip, der matcher bestemte lyde eller udtalte sætninger.

7. Fordele ved AI-søgning

• Forbedret relevans: Leverer mere præcise resultater ved at forstå kontekst og intention.
• Forbedret brugeroplevelse: Brugere finder hurtigere det, de søger, selv med uklare eller komplekse forespørgsler.
• Sprogagnostisk: Håndterer flere sprog effektivt, fordi embeddings indfanger semantisk betydning.
• Skalerbarhed: Kan håndtere store datasæt med høj-dimensionelle data.
• Fleksibilitet: Tilpasses forskellige datatyper ud over tekst, herunder billeder og lyd.

8. Implementering af AI-søgning i AI-automatisering og chatbots

Integration af AI-søgning i AI-automatisering og chatbots forbedrer deres evner betydeligt.

Fordele:

• Forståelse af naturligt sprog: Chatbots kan forstå og besvare forespørgsler mere effektivt.
• Kontekstuelle svar: Giver svar baseret på samtalens kontekst.
• Dynamiske interaktioner: Forbedrer brugerengagement via personligt og relevant indhold.

Implementeringstrin:

1. Dataklargøring: Indsaml og forbehandl data, der er relevante for chatbotten.
2. Oprettelse af embeddings: Brug sprogmodeller til at generere embeddings for dataene.
3. Indeksering: Gem embeddings i en vektordatabase eller søgemaskine.
4. Forespørgselsbehandling: Konverter brugerinput til embeddings i realtid.
5. Vektorsøgning: Hent de mest relevante svar baseret på lighedsscorer.
6. Svargenerering: Formuler og lever svar til brugeren.

Anvendelsestilfælde:

• Kundeservice-chatbot: En chatbot, der kan håndtere en bred vifte af kundeforespørgsler ved at søge i en vidensbase med AI-søgning for at finde de mest relevante svar.

9. Udfordringer og overvejelser

Selvom AI-søgning tilbyder mange fordele, er der udfordringer at tage højde for:

• Computerkraft: Generering og søgning i høj-dimensionelle embeddings kræver betydelige ressourcer.
• Kompleksitet: Implementering af AI-søgning involverer forståelse af maskinlæringsmodeller og vektormatematik.
• Forklarbarhed: Det kan være vanskeligt at forklare, hvorfor bestemte resultater findes, på grund af nogle modellers “black box”-natur.
• Datakvalitet: Effektiviteten af AI-søgning afhænger af kvaliteten og omfanget af træningsdata.
• Sikkerhed og privatliv: Håndtering af følsomme data kræver robuste sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte brugeroplysninger.

Afhjælpningsstrategier:

• Optimering af modeller: Brug effektive algoritmer og overvej tilnærmede metoder for at reducere ressourceforbrug.
• Modelfortolkning: Brug modeller, der giver indsigt i deres beslutningsproces.
• Datastyring: Implementer strenge datastyringspolitikker for at sikre datakvalitet og overholdelse af privatlivsregler.

Relaterede begreber

• Vektorembeddings: Numeriske repræsentationer af data, der indfanger semantisk betydning.
• Semantisk søgning: Søgning, der fortolker betydningen og intentionen bag forespørgsler.
• Approximate Nearest Neighbor (ANN)-algoritmer: Algoritmer, der bruges til effektivt at finde tilnærmede nærmeste vektorer.
• Maskinlæringsmodeller: Algoritmer trænet til at genkende mønstre og træffe beslutninger baseret på data.
• Natural Language Processing (NLP): Et AI-felt, der fokuserer på interaktionen mellem computere og menneskesprog.

Forskning om AI-søgning: Semantisk og vektorsøgning versus søgning baseret på nøgleord og fuzzy search

Semantisk og vektorsøgning i AI er opstået som kraftfulde alternativer til traditionel søgning baseret på nøgleord og fuzzy search og forbedrer væsentligt relevansen og nøjagtigheden af søgeresultater ved at forstå konteksten og betydningen bag forespørgsler.

1. Enhancing Cloud-Based Large Language Model Processing with Elasticsearch and Transformer Models (2024) af Chunhe Ni m.fl.:
   Undersøger, hvordan semantisk vektorsøgning kan forbedre behandling af store sprogmodeller, med implementering af semantisk søgning ved brug af Elasticsearch og Transformer-netværk for bedre relevans.
   Læs mere
2. Fuzzy Keyword Search over Encrypted Data using Symbol-Based Trie-traverse Search Scheme in Cloud Computing (2012) af P. Naga Aswani og K. Chandra Shekar:
   Introducerer en fuzzy keyword search-metode over krypterede data, der sikrer privatliv og effektivitet gennem et symbolbaseret trie-traverse-system og edit distance-metrik.
   Læs mere
3. Khmer Semantic Search Engine (KSE): Digital Information Access and Document Retrieval (2024) af Nimol Thuon:
   Præsenterer en semantisk søgemaskine til khmer-dokumenter og foreslår rammer baseret på nøgleordsordbog, ontologi og rangering for at øge søgepræcisionen.
   Læs mere

FAISS-biblioteket som semantisk søgemaskine

Når man implementerer semantisk søgning, omdannes tekstdata til vektorembeddings, der indfanger tekstens semantiske betydning. Disse embeddings er høj-dimensionelle numeriske repræsentationer. For effektivt at søge i disse embeddings og finde de mest lignende i forhold til en forespørgselsembedding, kræves et værktøj, der er optimeret til lignende søgning i høj-dimensionelle rum.

FAISS leverer de nødvendige algoritmer og datastrukturer til at udføre denne opgave effektivt. Ved at kombinere semantiske embeddings med FAISS kan man oprette en kraftfuld semantisk søgemaskine, der kan håndtere store datasæt med lav latenstid.

Sådan implementeres semantisk søgning med FAISS i Python

Implementering af semantisk søgning med FAISS i Python omfatter flere trin:

1. Dataklargøring: Indsaml og forbehandl tekstdata.
2. Oprettelse af embeddings: Konverter tekstdata til vektorembeddings ved hjælp af en Transformer-model.
3. Oprettelse af FAISS-indeks: Byg et FAISS-indeks med embeddings for effektiv søgning.
4. Forespørgselsbehandling: Konverter brugerforespørgsler til embeddings og søg i indekset.
5. Resultathentning: Hent og vis de mest relevante dokumenter.

Lad os gennemgå hvert trin i detaljer.

Trin 1: Dataklargøring

Forbered dit datasæt (f.eks. artikler, supporthenvendelser, produktbeskrivelser).

Eksempel:

documents = [
    "How to reset your password on our platform.",
    "Troubleshooting network connectivity issues.",
    "Guide to installing software updates.",
    "Best practices for data backup and recovery.",
    "Setting up two-factor authentication for enhanced security."
]

Rens og formater tekstdataene efter behov.

Trin 2: Oprettelse af embeddings

Konverter tekstdataene til vektorembeddings ved hjælp af prætrænede Transformer-modeller fra biblioteker som Hugging Face (transformers eller sentence-transformers).

Eksempel:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# Indlæs en prætrænet model
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

# Generer embeddings for alle dokumenter
embeddings = model.encode(documents, convert_to_tensor=False)
embeddings = np.array(embeddings).astype('float32')

• Modellen konverterer hvert dokument til en 384-dimensionel embedding-vektor.
• Embeddings konverteres til float32, som krævet af FAISS.

Trin 3: Oprettelse af FAISS-indeks

Opret et FAISS-indeks til at lagre embeddings og muliggøre effektiv lignende søgning.

Eksempel:

import faiss

embedding_dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)
index.add(embeddings)

• IndexFlatL2 udfører brute-force-søgning med L2 (euklidisk) afstand.
• Til store datasæt kan mere avancerede indeks anvendes.

Trin 4: Forespørgselsbehandling

Konverter brugerens forespørgsel til en embedding og find de nærmeste naboer.

Eksempel:

query = "How do I change my account password?"
query_embedding = model.encode([query], convert_to_tensor=False)
query_embedding = np.array(query_embedding).astype('float32')

k = 3
distances, indices = index.search(query_embedding, k)

Trin 5: Resultathentning

Brug indeksene til at vise de mest relevante dokumenter.

Eksempel:

print("Top results for your query:")
for idx in indices[0]:
    print(documents[idx])

Forventet output:

Top results for your query:
How to reset your password on our platform.
Setting up two-factor authentication for enhanced security.
Best practices for data backup and recovery.

Forståelse af FAISS-indeksvarianter

FAISS tilbyder flere typer indekser:

• IndexFlatL2: Præcis søgning, ikke effektiv til meget store datasæt.
• IndexIVFFlat: Inverted File Index, velegnet til tilnærmet nærmeste nabo-søgning, skalerbar.
• IndexHNSWFlat: Bruger Hierarchical Navigable Small World-grafer til effektiv og præcis søgning.
• IndexPQ: Bruger Product Quantization for hukommelseseffektiv lagring og søgning.

Brug af et Inverted File Index (IndexIVFFlat):

nlist = 100
quantizer = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)
index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, embedding_dim, nlist, faiss.METRIC_L2)
index.train(embeddings)
index.add(embeddings)

• Datasættet opdeles i klynger for effektiv søgning.

Håndtering af høj-dimensionelle data

Normalisering og søgning med indre produkt:

Brug af cosinuslighed kan være mere effektivt for tekstdata