AI-søk

AI-søk bruker maskinlæring for å forstå konteksten og hensikten bak søkespørsmål, og omformer dem til numeriske vektorer for mer presise resultater. I motsetning til tradisjonelle nøkkelordssøk tolker AI-søk semantiske relasjoner, noe som gjør det effektivt for ulike datatyper og språk.

AI-søk, ofte omtalt som semantisk eller vektorsøk, er en søkemetodikk som benytter maskinlæringsmodeller for å forstå hensikt og kontekstuell betydning bak søkespørsmål. I motsetning til tradisjonelle nøkkelordbaserte søk omgjør AI-søk data og spørsmål til numeriske representasjoner kjent som vektorer eller innbygginger. Dette gjør at søkemotoren kan forstå semantiske relasjoner mellom ulike datastykker, og gir mer relevante og presise resultater selv når eksakte nøkkelord ikke er til stede.

1. Oversikt over AI-søk

AI-søk representerer en vesentlig utvikling innen søketeknologier. Tradisjonelle søkemotorer er sterkt avhengige av nøkkelordsmatching, der tilstedeværelse av bestemte termer i både spørsmål og dokumenter avgjør relevansen. AI-søk benytter derimot maskinlæringsmodeller for å få tak i den underliggende konteksten og betydningen av spørsmål og data.

Ved å konvertere tekst, bilder, lyd og andre ustrukturerte data til høydimensjonale vektorer kan AI-søk måle likheten mellom ulike innholdselementer. Denne tilnærmingen gjør det mulig for søkemotoren å levere resultater som er kontekstuelt relevante, selv om de ikke inneholder de eksakte nøkkelordene som brukes i søkespørsmålet.

Nøkkelkomponenter:

• Vektorsøk: Søker etter datapunkter (dokumenter, bilder, osv.) som er nærmest i vektorrommet til spørsmålvektoren.
• Semantisk forståelse: Tolker hensikt og kontekstuell betydning bak spørsmål.
• Maskinlæringsmodeller: Bruker modeller som Transformers for å generere innbygginger.

2. Forståelse av vektorinnbygginger

Kjernen i AI-søk er konseptet med vektorinnbygginger. Vektorinnbygginger er numeriske representasjoner av data som fanger den semantiske betydningen av tekst, bilder eller andre datatyper. Disse innbyggingene plasserer lignende data nær hverandre i et multidimensjonalt vektorrom.

Slik fungerer det:

• Datatransformasjon: Rådata (f.eks. tekst) behandles av en maskinlæringsmodell for å generere en vektor.
• Høydimensjonalt rom: Hver vektor er et punkt i et rom med mange dimensjoner (ofte hundrevis eller tusenvis).
• Semantisk nærhet: Vektorer som representerer semantisk lignende innhold er plassert nær hverandre.

Eksempel:

• Ordene “konge” og “dronning” kan ha innbygginger som er nær hverandre i vektorrommet fordi de deler lignende kontekstuell betydning.

3. Hvordan AI-søk skiller seg fra nøkkelordbasert søk

Tradisjonelle nøkkelordbaserte søkemotorer fungerer ved å matche termer i søkespørsmålet med dokumenter som inneholder disse termene. De bruker teknikker som inverterte indekser og termfrekvens for å rangere resultater.

Begrensninger med nøkkelordbasert søk:

• Krever eksakte treff: Brukere må bruke de eksakte termene som finnes i dokumentene for å finne dem.
• Manglende kontekstforståelse: Søkemotoren forstår ikke synonymer eller semantiske relasjoner mellom ord.
• Begrenset håndtering av tvetydighet: Tvetydige spørsmål kan gi irrelevante resultater.

Fordeler med AI-søk:

• Kontekstuell forståelse: Tolker meningen bak spørsmål, ikke bare ordene.
• Synonymgjenkjenning: Kjenner igjen ulike ord med lignende betydning.
• Håndterer naturlig språk: Effektiv for samtalebaserte spørsmål og komplekse spørsmål.

Sammenligningstabell

4. Mekanikk bak semantisk søk

Semantisk søk er en kjerneapplikasjon av AI-søk som fokuserer på å forstå brukerens hensikt og den kontekstuelle betydningen av spørsmål.

Prosess:

1. Generering av spørsmålinnbygging: Brukerens spørsmål konverteres til en vektor ved hjelp av en innbyggingsmodell.
2. Dokumentinnbygging: Alle dokumenter i databasen konverteres også til vektorer under indeksering.
3. Likhetsmåling: Søkemotoren beregner likheten mellom spørsmålvektoren og dokumentvektorene.
4. Rangering av resultater: Dokumenter rangeres basert på deres likhetspoeng.

Nøkkelmetoder:

• Innbyggingsmodeller: Nevrale nettverk som trenes til å generere innbygginger (f.eks. BERT, GPT-modeller).
• Likhetsmetrikker: Mål som cosinuslikhet eller euklidisk avstand for å beregne likhetspoeng.
• Approksimativ nærmeste nabo (ANN)-algoritmer: Effektive algoritmer for å finne de nærmeste vektorene i høydimensjonalt rom.

5. Likhetspoeng og ANN-algoritmer

Likhetspoeng:

Likhetspoeng kvantifiserer hvor nært relatert to vektorer er i vektorrommet. Høyere poeng indikerer høyere relevans mellom spørsmål og et dokument.

• Cosinuslikhet: Måler cosinus til vinkelen mellom to vektorer.
• Euklidisk avstand: Beregner rettlinjeavstanden mellom to vektorer.

Approksimativ nærmeste nabo (ANN)-algoritmer:

Å finne eksakte nærmeste naboer i høydimensjonale rom er ressurskrevende. ANN-algoritmer gir effektive tilnærminger.

• Formål: Hente raskt ut de K mest like vektorene til spørsmålvektoren.
• Vanlige ANN-algoritmer: HNSW (Hierarchical Navigable Small World), FAISS (Facebook AI Similarity Search).

6. Bruksområder for AI-søk

AI-søk åpner for et bredt spekter av applikasjoner i ulike bransjer, takket være evnen til å forstå og tolke data utover enkel nøkkelordmatching.

Applikasjoner for semantisk søk

Beskrivelse: Semantisk søk forbedrer brukeropplevelsen ved å tolke hensikten bak spørsmål og levere kontekstuelt relevante resultater.

Eksempler:

• E-handel: Brukere som søker etter “løpesko for flate føtter” får resultater tilpasset dette behovet.
• Helsevesen: Medisinske fagfolk kan finne forskningsartikler om en bestemt tilstand, selv om ulike begreper brukes.

Personlige anbefalinger

Beskrivelse: Ved å forstå brukerpreferanser og -adferd kan AI-søk gi personlige innholds- eller produktanbefalinger.

Eksempler:

• Strømmetjenester: Foreslår filmer eller serier basert på seerhistorikk og preferanser.
• Nettbutikker: Anbefaler produkter som ligner på tidligere kjøp eller viste varer.

Spørsmålsbesvarende systemer

Beskrivelse: AI-søk gjør det mulig for systemer å forstå og besvare brukerhenvendelser med presis informasjon hentet fra dokumenter.

Eksempler:

• Kundesupport: Chatboter gir svar på brukerhenvendelser ved å hente relevant informasjon fra en kunnskapsbase.
• Informasjonsgjenfinning: Brukere stiller komplekse spørsmål og får spesifikke svar uten å lese hele dokumenter.

Ustrukturert datanavigering

Beskrivelse: AI-søk kan indeksere og søke gjennom ustrukturerte datatyper som bilder, lyd og video ved å konvertere dem til innbygginger.

Eksempler:

• Bildesøk: Finne bilder som ligner på et gitt bilde eller basert på en tekstbeskrivelse.
• Lydsøk: Hente lydklipp som matcher bestemte lyder eller talte fraser.

7. Fordeler med AI-søk

• Bedre relevans: Gir mer presise resultater ved å forstå kontekst og hensikt.
• Forbedret brukeropplevelse: Brukere finner det de trenger raskere, selv med vage eller komplekse spørsmål.
• Språkuavhengig: Håndterer flere språk effektivt fordi innbygginger fanger semantisk betydning.
• Skalerbarhet: Kan håndtere store datasett med høydimensjonale data.
• Fleksibilitet: Tilpasser seg ulike datatyper utover tekst, inkludert bilder og lyd.

8. Implementering av AI-søk i AI-automatisering og chatboter

Å integrere AI-søk i AI-automatisering og chatboter forbedrer deres evner betraktelig.

Fordeler:

• Forståelse av naturlig språk: Chatboter kan forstå og besvare spørsmål mer effektivt.
• Kontekstuelle svar: Gir svar basert på samtalens kontekst.
• Dynamiske interaksjoner: Forbedrer brukerengasjement ved å levere personlige og relevante svar.

Implementeringstrinn:

1. Datapreparering: Samle inn og forhåndsbehandle data relevant for chatbotens domene.
2. Generering av innbygginger: Bruk språkmodeller for å generere innbygginger for dataene.
3. Indeksering: Lagre innbygginger i en vektordatabase eller søkemotor.
4. Spørsmålsprosessering: Konverter brukerinnspill til innbygginger i sanntid.
5. Likhetssøk: Hent de mest relevante svarene basert på likhetspoeng.
6. Generering av svar: Formuler og lever svar til brukeren.

Bruksområde-eksempel:

• Kundeservice-chatbot: En chatbot som kan håndtere et bredt spekter av kundehenvendelser ved å søke i en kunnskapsbase med AI-søk for å finne de mest relevante svarene.

9. Utfordringer og hensyn

Selv om AI-søk gir mange fordeler, er det utfordringer å ta hensyn til:

• Datakraft: Generering og søk i høydimensjonale innbygginger krever betydelig prosesseringskapasitet.
• Kompleksitet: Implementering av AI-søk krever forståelse for maskinlæringsmodeller og vektormatematikk.
• Forklarbarhet: Det kan være vanskelig å tolke hvorfor visse resultater hentes ut, grunnet “black box”-karakteren til noen modeller.
• Datakvalitet: Effektiviteten til AI-søk er avhengig av kvaliteten og omfanget på treningsdataene.
• Sikkerhet og personvern: Håndtering av sensitiv data krever solide sikkerhetstiltak for å beskytte brukerdata.

Tiltaksstrategier:

• Optimaliser modeller: Bruk effektive algoritmer og vurder approksimative metoder for å redusere ressursbruken.
• Modellfortolkning: Benytt modeller som gir innsikt i beslutningsprosesser.
• Datastyring: Innfør strenge datastyringsrutiner for å sikre datakvalitet og samsvar med personvernregler.

Relaterte begreper

• Vektorinnbygginger: Numeriske representasjoner av data som fanger semantisk betydning.
• Semantisk søk: Søk som tolker betydningen og hensikten bak spørsmål.
• Approksimativ nærmeste nabo (ANN)-algoritmer: Algoritmer brukt for effektivt å finne tilnærmet nærmeste vektorer.
• Maskinlæringsmodeller: Algoritmer trent til å gjenkjenne mønstre og ta beslutninger basert på data.
• Naturlig språkprosessering (NLP): Et AI-felt som fokuserer på samspillet mellom datamaskiner og menneskespråk.

Forskning på AI-søk: Semantisk og vektorsøk versus nøkkelordbasert og fuzzy-søk

Semantisk og vektorsøk i AI har kommet frem som kraftige alternativer til tradisjonelle nøkkelordbaserte og fuzzy-søk, og øker relevansen og presisjonen i søkeresultater ved å forstå kontekst og betydning bak spørsmål.

1. Enhancing Cloud-Based Large Language Model Processing with Elasticsearch and Transformer Models (2024) av Chunhe Ni m.fl.:
   Utforsker hvordan semantisk vektorsøk kan forbedre behandling av store språkmodeller, og implementerer semantisk søk med Elasticsearch og Transformer-nettverk for bedre relevans.
   Les mer
2. Fuzzy Keyword Search over Encrypted Data using Symbol-Based Trie-traverse Search Scheme in Cloud Computing (2012) av P. Naga Aswani og K. Chandra Shekar:
   Introduserer en fuzzy-nøkkelordssøkemetode over kryptert data, som sikrer personvern og effektivitet gjennom et symbolbasert trie-traverse-skjema og redigeringsavstand-metrikk.
   Les mer
3. Khmer Semantic Search Engine (KSE): Digital Information Access and Document Retrieval (2024) av Nimol Thuon:
   Presenterer en semantisk søkemotor for khmer-dokumenter, og foreslår rammeverk basert på nøkkelordordbok, ontologi og rangering for å forbedre søkenøyaktigheten.
   Les mer

FAISS-biblioteket som semantisk søkemotor

Når man implementerer semantisk søk, blir tekstdata konvertert til vektorinnbygginger som fanger den semantiske betydningen av teksten. Disse innbyggingene er høydimensjonale numeriske representasjoner. For å søke effektivt gjennom disse innbyggingene og finne de mest like til en spørsmålinnbygging, trenger vi et verktøy optimalisert for likhetssøk i høydimensjonale rom.

FAISS tilbyr nødvendige algoritmer og datastrukturer for å utføre denne oppgaven effektivt. Ved å kombinere semantiske innbygginger med FAISS kan vi lage en kraftig semantisk søkemotor som kan håndtere store datasett med lav ventetid.

Hvordan implementere semantisk søk med FAISS i Python

Å implementere semantisk søk med FAISS i Python innebærer flere trinn:

1. Datapreparering: Samle inn og forhåndsbehandle tekstdata.
2. Generering av innbygginger: Konverter tekstdata til vektorinnbygginger ved hjelp av en Transformer-modell.
3. FAISS-indeksering: Bygg en FAISS-indeks med innbyggingene for effektivt søk.
4. Spørsmålsprosessering: Konverter brukerens spørsmål til innbygginger og søk i indeksen.
5. Henting av resultater: Hent og vis de mest relevante dokumentene.

La oss se nærmere på hvert trinn.

Trinn 1: Datapreparering

Forbered datasettet ditt (f.eks. artikler, supportsaker, 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 tekstdata etter behov.

Trinn 2: Generering av innbygginger

Konverter tekstdata til vektorinnbygginger med forhåndstrente Transformer-modeller fra biblioteker som Hugging Face (transformers eller sentence-transformers).

Eksempel:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# Last inn en forhåndstrent modell
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

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

• Modellen konverterer hvert dokument til en innbyggingsvektor med 384 dimensjoner.
• Innbygginger konverteres til float32 som kreves av FAISS.

Trinn 3: FAISS-indeksering

Lag en FAISS-indeks for å lagre innbyggingene og muliggjøre effektivt likhetssøk.

Eksempel:

import faiss

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

• IndexFlatL2 utfører brute-force-søk med L2 (euklidisk) avstand.
• For store datasett, bruk mer avanserte indekstyper.

Trinn 4: Spørsmålsprosessering

Konverter brukerens spørsmål til en innbygging og finn 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)

Trinn 5: Henting av resultater

Bruk indeksene for å vise de mest relevante dokumentene.

Eksempel:

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

Forventet utdata:

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 av FAISS-indeksvarianter

FAISS tilbyr flere typer indekser:

• IndexFlatL2: Eksakt søk, ikke effektivt for store datasett.
• IndexIVFFlat: Inverted File Index, egnet for approksimativ nærmeste nabo-søk, skalerbar.
• IndexHNSWFlat: Bruker Hierarchical Navigable Small World-grafer for effektivt og presist søk.
• IndexPQ: Bruker Product Quantization for minneeffektiv lagring og søk.

Eksempel på 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)

• Datasettet deles inn i klynger for effektivt søk.

Håndtering av høydimensjonale data

Normalisering og indre produkt-søk:

Å bruke cosinuslikhet kan være mer effektivt for tekstdata