سلالة جديدة من البحث بمساعدة الذكاء الاصطناعي تجمع بين قاعدة بيانات المتجهات والكلمات الرئيسية

احتدم السباق لتطوير أفضل تقنية محرك بحث مرة أخرى هذا الأسبوع مع إطلاق Algolia NeuralSearch يوم الثلاثاء. مبني على محرك AI ، فهو يجمع بين البحث في قاعدة بيانات المتجهات والبحث التقليدي بالكلمات الرئيسية.

كان نظام Algolia يعتمد بشكل كبير في السابق على ملاءمة الكلمات الرئيسية ، وهو النهج الافتراضي منذ ظهور تقنية البحث لأول مرة. وفقًا لـ Algolia ، كانت تقنيتها الحالية تقدم بالفعل 1.5 تريليون عملية بحث سنويًا ، مما يدعم استعلامات الموقع لأكثر من 17000 منظمة بما في ذلك Walgreens و Under Armor و Petsmart.

بعد ذلك ، في سبتمبر 2022 ، استحوذت Algolia على Search.io لتوسيع قدراتها البحثية ، مضيفة وظائف بحث متجه جديدة.

خدمة NeuralSearch الجديدة هي مزيج من تقنية الكلمات الرئيسية لـ Algolia مع تقنية متجه Search.io. يؤدي دمج الطريقتين إلى تقديم ما تدعي الشركة أنه نوع جديد من البحث عالي الدقة.

تعد قواعد بيانات المتجهات جزءًا مهمًا وشائعًا بشكل متزايد في العديد من عمليات نشر الذكاء الاصطناعي ، حيث توفر مستودع بيانات مُحسّنًا لعمليات التعلم الآلي واستعلامات البيانات.

قال برناديت نيكسون ، الرئيس التنفيذي لشركة Algolia ، لموقع VentureBeat: “ما حصلنا عليه من Search.io هو البحث المتجه الذي يمتلك فهمًا للغة الطبيعية ، ويمكّن المستخدمين من البحث كما نعتقد”. “لذلك فهو استنتاج ، وهو حقًا ينتقل من كل شيء يجب أن يتطابق مع كلمة رئيسية ، إلى فهم حقيقي للقصد والسياق وراء ما تبحث عنه.”

لماذا يعتبر دمج قاعدة بيانات المتجه والبحث عن الكلمات الرئيسية أكثر من مجموع جزأين

أصبح سوق تقنية قاعدة بيانات المتجهات مزبدًا بشكل متزايد في الأسابيع الأخيرة مع اتساع مشهد الذكاء الاصطناعي وارتفاع الطلب. على سبيل المثال ، أعلنت شركة Startup Pinecone في نهاية أبريل أنها جمعت 100 مليون دولار من التمويل الجديد.

أوضح نيكسون أن ما تمتلكه Algolia ليس مجرد قاعدة بيانات متجه. وأكدت أن “الصلصة السرية” للشركة هي كيفية إدارتها للنواقل ، وهي الزيجات الرياضية ، بطريقة تسرع أداء الاستفسارات.

“وجدنا طريقة لاستخدامها [vectors] لما يجيدونه: الوصول إلى المعنى والفهم وراء مصطلح البحث ، “قال نيكسون. “ومن ثم نقوم بضغطها في الأساس بطريقة تحافظ على 100٪ من تلك الدقة ، ولكن مع تقليل حوالي 90٪ من التكلفة.”

يوجد في صميم “الصلصة السرية” نهج يسميه Algolia التجزئة العصبية. يأخذ هذا أوجه التشابه في قاعدة البيانات ويقويها في ثنائي يمكن تخزينه في فهرس Algolia ، لتقديم استجابة سريعة للاستعلامات.

الجزء الآخر من “الصلصة السرية” هو أن Algolia يمكنها تطبيق كل من البحث بالكلمات الرئيسية والمتجه على كل استعلام وتزويد المستخدمين بنتيجة محسّنة.

يتمثل أحد التحديات الشائعة في البحث في الموقع استنادًا إلى الكلمات الرئيسية فقط في احتمال عدم حصول المستخدم على نتائج. قال نيكسون إن المستخدمين الأوائل لـ NeuralSearch قد أبلغوا عن انخفاض بنسبة 70٪ في طلبات البحث التي لم تسفر عن نتائج.

للمضي قدمًا ، أبلغت المؤسسات عن زيادة تصل إلى 20٪ في التحويل إلى الأرباح.

قريبًا: قواعد بيانات المتجهات للجميع

تتجاوز تطلعات Algolia لتقنية قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بها البحث.

أوضح نيكسون أن ما يحدث الآن هو أنه إذا أرادت شركة ما استخدام بياناتها الخاصة للذكاء الاصطناعي ، بدلاً من كل ما هو موجود في نموذج لغة كبير (LLM) ، فغالبًا ما يتعين عليها تدريب البيانات وتخزينها في قاعدة بيانات متجه .

يمكن لقاعدة بيانات المتجه أيضًا تتبع جميع الأسئلة التي تم طرحها ، بالإضافة إلى الإجابات ، بحيث يمكن للمستخدم استرداد النتائج بسهولة دون الحاجة إلى الرجوع وإعادة إنشاء المطالبة.

حتى الآن ، كان على المؤسسات في الغالب نشر قواعد بيانات المتجهات جنبًا إلى جنب مع قواعد البيانات التقليدية المستندة إلى SQL لتشغيل تطبيقات أكبر. ألمح نيكسون إلى أن Algolia تخطط لتغيير هذا النموذج في المستقبل القريب بإصدار قادم سيمكن عمليات تضمين المتجهات للعمل داخل قواعد بيانات SQL الشائعة كنوع بيانات آخر فقط.

“ما نقوله هو ، ليس عليك أن تهتم بإدخال قاعدة بيانات أخرى ؛ قال نيكسون: “ما يمكننا القيام به هو تحويل البيانات المخزنة في قاعدة البيانات الخاصة بك إلى مجال آخر فقط”. “لا يتعين عليك تنفيذ قاعدة بيانات متجهية منفصلة ، يمكننا توجيهها وتجزئةها وإرسالها إليك مرة أخرى.”