Семантический поиск в пространстве LLM: расширение возможностей поиска с помощью языковых моделей
Семантический поиск произвел революцию в методах поиска информации и поиска дополненной генерации (RAG). Используя возможности языковых моделей и встраивания текста, семантический поиск обеспечивает более точный и эффективный поиск документов. В этой статье мы углубимся в мир семантического поиска с поддержкой LLM, изучим, как он работает, его преимущества и лежащие в его основе технологии, обеспечивающие его успех.
Понимание семантического поиска
Семантический поиск выходит за рамки традиционных методов поиска на основе ключевых слов, поскольку учитывает смысл и намерения, стоящие за запросом пользователя. Он использует встраивания текста, которые представляют собой многомерные числовые представления «значения», генерируемые языковыми моделями. Эти вложения фиксируют семантические отношения между словами и фразами, обеспечивая более детальный и контекстно-зависимый поиск документов.
Проще говоря, семантический поиск предполагает представление как пользовательских запросов, так и документов в пространстве встраивания. Сопоставляя семантику текста с этим многомерным пространством, становится возможным выполнять векторный поиск, чтобы найти документы, которые точно соответствуют намерениям запроса пользователя. Результатом являются более быстрые и точные результаты поиска, улучшающие общее взаимодействие с пользователем.
Роль вложений в семантическом поиске
Вложения играют решающую роль в обеспечении семантического поиска. Эти числовые представления фиксируют семантическое значение текста, кодируя его в векторы, состоящие из сотен или тысяч чисел. Одной из популярных моделей для создания таких вложений является text-embedding-ada-002 OpenAI. Однако есть и другие доступные варианты, в том числе альтернативы с открытым исходным кодом, хотя и с разной степенью мощности и простоты использования.
Чтобы лучше понять вложения, представьте себе трехмерное пространство, в котором расположение «Обамы» близко к «президенту», а «Иллинойс» близко к «Чикаго». Сравнение таких документов, как «Обама говорит со СМИ в Иллинойсе» и «Президент приветствует прессу в Чикаго» в этом пространстве, дает высокую степень семантического сходства. С другой стороны, сравнение первого документа с чем-то вроде «Быстрая коричневая лиса перепрыгнула через что угодно» приведет к низкой оценке семантического сходства. Представляя семантику текста в этом многомерном пространстве, алгоритмы семантического поиска могут эффективно и точно идентифицировать релевантные документы.
Компоненты семантического поиска
Системы семантического поиска опираются на три ключевых компонента: модели встраивания, векторные индексы и алгоритмы поиска сходства.
Встраивание моделей
Выбор модели внедрения имеет решающее значение для эффективности семантического поиска. Такие модели, как BERT, преобразователи предложений и LLM (большие языковые модели), обычно используются для создания вложений текста. Тем не менее, при выборе модели встраивания следует учитывать важные моменты:
- Сравнение производительности: превосходят ли платные модели от таких компаний, как OpenAI и Cohere, альтернативы с открытым исходным кодом?
- Многоязычные возможности. Насколько хорошо эти модели справляются с несколькими языками? Есть ли преимущества в использовании крупномасштабных моделей с параметрами 1 млрд+?
- Разреженный и плотный поиск. Методы плотного поиска, основанные на вложениях, популярны в семантическом поиске. Но как они соотносятся с более новыми разреженными подходами, такими как SPLADEv2 и ELSER?
Эти вопросы подчеркивают необходимость тщательной оценки и рассмотрения при выборе модели внедрения для приложений семантического поиска.
Векторные индексы
Векторные индексы служат основой систем семантического поиска. Эти индексы хранят вложения документов, обеспечивая эффективный и быстрый поиск в процессе поиска. Используя методы векторного индексирования, алгоритмы семантического поиска могут быстро находить документы с аналогичными семантическими представлениями запросу пользователя.
Поиск сходства
Последней частью головоломки является алгоритм поиска подобия. Учитывая семантическое представление пользовательского запроса, этот алгоритм идентифицирует наиболее релевантные документы на основе их близости в пространстве встраивания. Вычисляя оценки сходства между вложениями запросов и вложениями документов, системы семантического поиска могут ранжировать и представлять пользователю наиболее подходящие документы.
Преимущества и области применения семантического поиска с поддержкой LLM
Семантический поиск с поддержкой LLM предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами поиска. Некоторые из ключевых преимуществ включают в себя:
- Повышенная точность: благодаря пониманию значения и цели запросов семантический поиск обеспечивает более точные и контекстуально релевантные результаты поиска.
- Повышенная эффективность: использование возможностей LLM и встраивания текста позволяет быстрее находить нужные документы, сокращая время поиска.
- Многоязычная поддержка: LLM могут работать с несколькими языками, что делает семантический поиск эффективным в различных языковых контекстах.
- Универсальность: семантический поиск можно применять к различным областям, включая веб-поиск, поиск документов, системы ответов на вопросы и чат-боты, среди прочего.
Заключение
Семантический поиск, усиленный LLM и встраиванием текста, произвел революцию в том, как мы извлекаем информацию. Включив семантическое значение текста в процесс поиска, мы можем добиться более точного и эффективного поиска документов. Однако выбор правильной модели встраивания и понимание лежащих в основе технологий имеют важное значение для успешного внедрения. Поскольку LLM продолжают развиваться, будущее семантического поиска имеет еще больший потенциал для продвижения в области поиска информации и понимания естественного языка.
Цитаты
Как использовать Grounding для ваших LLM с встраиванием текста | Облачный блог Google
Заземление LLM — Microsoft Community Hub
От нуля до модели встраивания семантического поиска | Роман Гребенников | июнь 2023 г. | Метаранг
