Vektoros keresés (vector search): a technológia definíciója és működési elve

A digitális információk robbanásszerű növekedésével, a weboldalak, dokumentumok, képek, videók és egyéb adatok soha nem látott mennyiségben árasztják el a rendszereinket. A hagyományos keresési módszerek, amelyek kulcsszavak egyezésén alapulnak, egyre inkább elérik a határaikat, különösen akkor, ha a felhasználók nem pontosan tudják, milyen kifejezésekkel írják le igényeiket, vagy ha a keresett tartalom mélyebb, szemantikai összefüggéseket rejt. Itt lép be a képbe a vektoros keresés, más néven vector search, egy olyan forradalmi technológia, amely alapjaiban változtatja meg az információ-visszakeresés módját. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy ne csupán a szavak, hanem azok jelentése és kontextusa alapján találjunk releváns tartalmakat, megnyitva ezzel a kaput a valóban intuitív és intelligens keresési élmények felé.

A vektoros keresés lényegében egy olyan módszer, amely az adatokat – legyen szó szövegről, képről, hangról vagy akár komplex adathalmazokról – magas dimenziós vektorokká alakítja. Ezek a vektorok, vagy más néven embeddingek, az adatok numerikus reprezentációi, amelyek képesek megragadni az eredeti tartalom lényegi jellemzőit és szemantikai jelentését. Képzeljünk el egy olyan matematikai teret, ahol a hasonló jelentésű elemek közel helyezkednek el egymáshoz. A vektoros keresés pontosan ezt a térbeli elrendezést használja ki: amikor egy felhasználó lekérdezést indít, azt is vektorrá alakítja, majd megkeresi az adatbázisban azokat a vektorokat, amelyek a legközelebb állnak a lekérdezés vektorához. Ez a „közelség” jelenti a szemantikai hasonlóságot, ami sokkal kifinomultabb és relevánsabb találatokat eredményez, mint a hagyományos kulcsszó alapú egyezések.

A hagyományos keresés korlátai és a szemantikus rés

Ahhoz, hogy teljes mértékben megértsük a vektoros keresés jelentőségét, érdemes felidézni a hagyományos keresési rendszerek alapjait és korlátait. A legtöbb hagyományos keresőmotor, mint például a Lucene-alapú rendszerek, vagy akár az adatbázisok szöveges keresési funkciói, elsősorban a kulcsszavak egyezésén vagy azok variációin alapulnak. Ez a megközelítés rendkívül hatékony lehet, ha a felhasználó pontosan tudja, milyen szavakat használjon, és ha a keresett tartalom szó szerint tartalmazza ezeket a kifejezéseket.

Azonban ez a módszer hamar falakba ütközik, amikor a szemantikai rés (semantic gap) problémájával szembesülünk. Mi van akkor, ha egy felhasználó „gyors autót” keres, de a releváns dokumentumok „sportkocsiról” vagy „versenyautóról” beszélnek? A hagyományos rendszerek nehezen, vagy csak kiegészítő szinonimaszótárakkal tudnák kezelni ezt a helyzetet. A „macska” és „háziállat” szavak közötti kapcsolatot sem feltétlenül értik meg, ha az nincs explicit módon rögzítve. Ez a probléma különösen élesen jelentkezik strukturálatlan adatok, például képek, videók vagy hanganyagok keresésekor, ahol nincs szöveges tartalom, ami alapján kulcsszavakat lehetne egyeztetni.

A hagyományos keresési rendszerek a szavak szintjén működnek, míg a vektoros keresés a jelentések szintjére emeli az információ-visszakeresést.

A másik jelentős korlát a kontextus hiánya. Két dokumentum tartalmazhatja ugyanazokat a kulcsszavakat, de teljesen más kontextusban, így az egyik releváns, a másik viszont nem. Például, ha valaki „Apple” szóra keres, a hagyományos rendszer visszaadhatja az almáról szóló cikkeket és az Apple cégről szólókat is, anélkül, hogy különbséget tenne a kettő között. A vektoros keresés képes megérteni a szavak és kifejezések kontextusát, így sokkal pontosabb és relevánsabb találatokat biztosít.

Mi az a vektoros beágyazás (embedding)?

A vektoros keresés szívét és lelkét a vektoros beágyazások, vagy angolul embeddings, képezik. Ezek nem mások, mint magas dimenziós numerikus vektorok, amelyek az eredeti adatok – legyen az szöveg, kép, hang, videó vagy bármilyen más adatpont – lényegi jellemzőit és szemantikai jelentését kódolják. Képzeljünk el egy szót, mondatot, bekezdést vagy akár egy teljes dokumentumot, mint egy pontot egy sokdimenziós térben. A beágyazás folyamata ezt a transzformációt végzi el.

Hogyan jönnek létre az embeddingek?

Az embeddingek létrehozása a gépi tanulás, azon belül is a mélytanulás, különösen a neurális hálózatok, és az utóbbi időben a transzformer alapú modellek (mint például a BERT, GPT, vagy a dedikált embedding modellek) területére esik. Ezek a modellek hatalmas mennyiségű adaton (pl. szövegeken, képeken) vannak betanítva, hogy megtanulják az adatok közötti komplex összefüggéseket és mintázatokat.

A betanítás során a modell megtanulja, hogyan kell olyan numerikus reprezentációkat (vektorokat) generálni, amelyek a hasonló jelentésű vagy tartalmú elemeket a vektoros térben egymáshoz közel helyezik el. Például, ha egy modell szövegeken van betanítva, akkor a „király” és „királynő” szavak vektorai sokkal közelebb lesznek egymáshoz, mint mondjuk a „asztal” szó vektora. Sőt, képesek lesznek olyan finomabb összefüggéseket is megragadni, mint a „király” – „férfi” + „nő” ≈ „királynő” analógiák, ami a vektor algebrai tulajdonságait mutatja.

A vektor dimenziószáma – ami lehet 768, 1536, 4096 vagy akár még több – attól függ, hogy milyen modell generálja az embeddingeket, és milyen komplexitású információt kell megragadnia. Minél több dimenzió, annál finomabb árnyalatokat képes a vektor tárolni, de annál nagyobb a tárolási és számítási igénye is.

A szemantikai hasonlóság a vektor térben

Az embeddingek igazi ereje abban rejlik, hogy képesek a szemantikai hasonlóságot matematikai távolságként kifejezni. Képzeljünk el egy kétdimenziós koordináta-rendszert, ahol a pontok távolságát könnyen mérhetjük. Egy magas dimenziós térben is hasonlóan működik ez, csak sokkal több tengely mentén. A vektoros keresés során a rendszer a lekérdezés vektorához legközelebb eső adatvektorokat keresi. Minél közelebb van két vektor egymáshoz, annál nagyobb a valószínűsége, hogy szemantikailag hasonlóak.

A „közelség” mérésére többféle távolságmetrika is létezik, a leggyakoribbak a koszinusz hasonlóság (cosine similarity) és az Euklideszi távolság (Euclidean distance). A koszinusz hasonlóság a két vektor közötti szög koszinuszát méri, és különösen jól működik a magas dimenziós terekben, mert nem befolyásolja a vektorok hossza, csak az irányuk. Az Euklideszi távolság, mint a „madártávolság” a pontok között, szintén gyakori, de érzékenyebb a vektorok nagyságára.

Ez a matematikai reprezentáció teszi lehetővé, hogy a rendszer ne csak a pontos kulcsszó egyezéseket, hanem a mögöttes jelentést is megértse. Így, ha valaki „legjobb olasz étterem Budapesten” kifejezésre keres, a rendszer képes lesz azokat az éttermeket is megtalálni, amelyek „authentikus nápolyi pizzát” vagy „tradicionális toszkán konyhát” kínálnak, még akkor is, ha a „legjobb” vagy „olasz” szavak nem szerepelnek explicit módon a leírásukban.

A vektoros keresés működési elve lépésről lépésre

A vektoros keresés folyamata több jól elkülönülő fázisra bontható, amelyek mindegyike kulcsfontosságú a rendszer hatékony és releváns működéséhez. Ezek a fázisok magukban foglalják az adatok előkészítését, a vektorok generálását, azok tárolását és indexelését, végül pedig a lekérdezések feldolgozását és a releváns találatok visszaadását.

1. Az adatok előkészítése és a vektoros beágyazások (embeddingek) generálása

Az első lépés a feldolgozandó adatok gyűjtése és előkészítése. Ez magában foglalhatja szöveges dokumentumok, képek, hangfájlok, videók vagy bármilyen más típusú strukturálatlan adat összegyűjtését. Az előkészítés során az adatokat szükség esetén tisztítják, normalizálják vagy feldarabolják (pl. hosszú szövegeket bekezdésekre, képeket régiókra).

Ezt követően az előkészített adatokat egy embedding modell (más néven vektorizáló modell) bemenetére táplálják. Ez a modell egy előre betanított neurális hálózat, amely képes az adott típusú adatot egy fix méretű numerikus vektorrá alakítani. Például, ha szövegről van szó, egy szöveg embedding modell (pl. Sentence-BERT, OpenAI text embeddings) beolvassa a szöveget, és kiadja a hozzá tartozó vektort. Képek esetén egy kép embedding modell (pl. ResNet, Vision Transformer) teszi ugyanezt.

A modell által generált vektorok a tartalom szemantikai esszenciáját kódolják. Fontos, hogy a modell kiválasztása kritikus: egy általános célú modell jól működhet sok esetben, de specifikus domainekhez (pl. orvosi szövegek, jogi dokumentumok) érdemes lehet finomhangolt vagy domain-specifikus modelleket használni a jobb pontosság érdekében.

2. A vektorok indexelése és tárolása

Miután az összes adatpontból generáltunk embeddingeket, ezeket tárolni és hatékonyan kereshetővé kell tenni. Ezt a feladatot a vektoros adatbázisok (vector databases) vagy vektoros indexek látják el. A hagyományos adatbázisok nem optimálisak a magas dimenziós vektorok gyors keresésére, mivel azok elsősorban strukturált adatok kezelésére vannak tervezve.

A vektoros adatbázisok speciális indexelési struktúrákat alkalmaznak, amelyek lehetővé teszik a közelítő legközelebbi szomszéd keresés (Approximate Nearest Neighbor, ANN) algoritmusok hatékony futtatását. Mivel a pontos legközelebbi szomszéd keresés (Exact Nearest Neighbor, k-NN) rendkívül számításigényes lenne nagy adatmennyiség és magas dimenziószám esetén (az ún. dimenzionalitás átka miatt), az ANN algoritmusok kompromisszumot kötnek a pontosság és a sebesség között. Ezek az algoritmusok garantálják, hogy a visszaadott találatok *nagyon közel* lesznek a legrelevánsabbakhoz, anélkül, hogy az összes vektort összehasonlítanák a lekérdezés vektorával.

Gyakori ANN algoritmusok közé tartozik a Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW), a Locality Sensitive Hashing (LSH), az Inverted File Index (IVF) és a Product Quantization (PQ). Ezek mindegyike más-más módon csoportosítja vagy strukturálja a vektorokat a keresés felgyorsítása érdekében. Az indexelés során a vektorok mellett gyakran tárolják az eredeti adatpontra mutató referenciát is, hogy a keresési eredmények könnyen lekérdezhetők legyenek.

3. A lekérdezés feldolgozása és a hasonlósági keresés

Amikor egy felhasználó lekérdezést indít – legyen az egy szöveges kérdés, egy kép, vagy akár egy hangfelvétel –, a rendszer első lépésben ezt a lekérdezést is vektorrá alakítja, ugyanazzal az embedding modellel, amelyet az adatok indexeléséhez használtak. Ez biztosítja, hogy a lekérdezés és az adatbázisban lévő vektorok ugyanabban a matematikai térben helyezkedjenek el, és összehasonlíthatók legyenek.

A lekérdezési vektor elkészülte után a vektoros adatbázis elindítja a hasonlósági keresést (similarity search). Az ANN algoritmusok segítségével megkeresi azokat az indexelt vektorokat, amelyek a legközelebb esnek a lekérdezési vektorhoz. A közelséget, mint már említettük, különböző távolságmetrikák alapján mérik, mint a koszinusz hasonlóság vagy az Euklideszi távolság.

A keresés eredményeként a rendszer visszaadja a k darab legközelebbi vektort, a hozzájuk tartozó hasonlósági pontszámmal együtt. Ez a k érték konfigurálható, és azt határozza meg, hány találatot szeretnénk kapni.

4. Eredmények visszaadása és megjelenítése

Végül, a visszaadott vektorokhoz tartozó eredeti adatpontok (pl. dokumentumok, képek URL-jei) lekérdezésre kerülnek, és a felhasználó számára releváns formában megjelenítésre kerülnek. A találatok általában a hasonlósági pontszám alapján rendeződnek, a legrelevánsabbaktól a kevésbé relevánsak felé haladva.

Ez a lépés már nem része a közvetlen vektoros keresésnek, de elengedhetetlen a teljes felhasználói élményhez. Gyakran alkalmaznak utófeldolgozási lépéseket is, mint például a találatok szűrése további metaadatok alapján, vagy a kiemelt kulcsszavak megjelenítése a kontextus jobb megértéséhez.

A kulcsszerepben az embedding modellek

A vektoros keresés hatékonysága és pontossága nagymértékben függ az embedding modellek minőségétől. Ezek a modellek azok az „agyak”, amelyek képesek az adatokat numerikus vektorokká alakítani, megragadva azok szemantikai jelentését. Az elmúlt években a gépi tanulás és a mélytanulás terén elért áttörések, különösen a transzformer architektúrák megjelenése, forradalmasították az embeddingek generálását.

A kezdetektől a transzformerekig

Az első jelentős áttörések a szó embeddingek területén történtek, olyan modellekkel, mint a Word2Vec és a GloVe. Ezek a modellek megtanulták a szavak kontextusát, és minden egyes szót egy vektorral reprezentáltak. Bár ezek forradalmiak voltak, nem tudták kezelni a többértelmű szavakat (homonímák) és a mondatszintű szemantikát.

A következő nagy lépést a kontextusfüggő embeddingek jelentették, amelyek képesek voltak figyelembe venni egy szó jelentését a mondatban elfoglalt helye alapján. Ennek úttörője az ELMo volt, majd jött a valódi áttörés a transzformer alapú modellekkel, mint a BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). A BERT és utódai (RoBERTa, ALBERT, ELECTRA) rendkívül hatékonyan képesek a szövegek mélyreható szemantikai elemzésére.

Azonban a BERT-szerű modellek közvetlen kimenete nem mindig optimális a hasonlósági kereséshez, mivel a kimeneti vektorok nem feltétlenül rendeződnek úgy, hogy a hasonló mondatok vektorai közel legyenek egymáshoz. Ezt a problémát oldották meg a Sentence-BERT (SBERT) és hasonló modellek, amelyeket kifejezetten arra képeztek, hogy mondatok és bekezdések számára generáljanak olyan embeddingeket, amelyek közvetlenül felhasználhatók a koszinusz hasonlóság alapú kereséshez.

Különböző adatfajták embedding modelljei

A vektoros keresés nem korlátozódik csak szöveges adatokra. Szinte bármilyen adat típusból lehet embeddinget generálni, ha van hozzá megfelelő modell:

• Szöveges adatok: Dokumentumok, cikkek, weboldalak, termékleírások, felhasználói vélemények. Modellek: OpenAI Embeddings, Cohere Embeddings, Sentence-BERT, Universal Sentence Encoder.
• Képi adatok: Fotók, illusztrációk, termékképek. Modellek: CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training), ResNet, Vision Transformer (ViT).
• Hang és videó adatok: Beszéd, zene, videó tartalmak. Modellek: Whisper (OpenAI a hanghoz), vagy más multimodal modellek, amelyek képesek audiovizuális jellemzőket kinyerni.
• Strukturált adatok: Például ügyféladatok, tranzakciók, ha azokat megfelelő módon numerikus jellemzőkké alakítjuk, és egy neurális hálózat megtanulja az összefüggéseiket.

A multimodális embeddingek egyre nagyobb teret nyernek, amelyek képesek különböző típusú adatok (pl. kép és szöveg) közös vektoros térbe vetítésére. Ez teszi lehetővé a keresztmodális keresést, például egy képpel keresni releváns szöveges leírásokat, vagy fordítva.

A modell kiválasztásának szempontjai

Az embedding modell kiválasztása kulcsfontosságú. Szempontok, amelyeket figyelembe kell venni:

• Adattípus: Milyen típusú adatokat szeretnénk beágyazni?
• Domen: Általános célú vagy specifikus domainhez tartozó adatok? Egy pénzügyi domainhez valószínűleg jobb egy pénzügyi szövegeken betanított modell.
• Teljesítmény: A modell pontossága és relevanciája a feladatra.
• Méret és sebesség: A modell memóriaigénye és az embedding generálás sebessége.
• Költség: Egyes API-alapú modellek (pl. OpenAI) használata költségekkel jár.

A finomhangolás (fine-tuning) lehetősége is fontos. Ha van elegendő domain-specifikus, címkézett adatunk, akkor egy előre betanított modellt finomhangolhatunk a saját adatainkon, hogy még pontosabb embeddingeket generáljon a mi specifikus felhasználási esetünkre.

Vektoros adatbázisok és ANN algoritmusok: A sebesség és pontosság egyensúlya

Az embeddingek létrehozása csak az első lépés. Ahhoz, hogy a vektoros keresés valóban hatékony legyen, szükség van egy olyan infrastruktúrára, amely képes több millió, akár több milliárd magas dimenziós vektort tárolni és villámgyorsan keresni bennük. Itt jönnek képbe a vektoros adatbázisok és a mögöttük álló Approximate Nearest Neighbor (ANN) algoritmusok.

Miért van szükség speciális adatbázisokra? A dimenzionalitás átka

A hagyományos adatbázisok, mint a relációs vagy NoSQL adatbázisok, nem alkalmasak a magas dimenziós vektorok hatékony keresésére. Ennek oka a „dimenzionalitás átka” (curse of dimensionality). Ahogy a dimenziószám nő, az adatok egyre ritkábbá válnak a térben, és a pontok közötti távolságok is egyre kevésbé lesznek megkülönböztethetőek. Egy egyszerű, „brute-force” (nyers erővel történő) keresés, amely minden vektort összehasonlít a lekérdezési vektorral, exponenciálisan lassul a dimenziószám és az adatmennyiség növekedésével. Ez milliárdos nagyságrendű vektorok esetén gyakorlatilag kivitelezhetetlen, még a leggyorsabb hardveren is.

Ezért fejlesztették ki az ANN algoritmusokat, amelyek feláldozzák a 100%-os pontosságot a sebesség oltárán. Nem garantálják, hogy mindig megtalálják a *legpontosabb* legközelebbi szomszédot, de rendkívül nagy valószínűséggel megtalálják a *nagyon hasonló* szomszédokat, sokkal gyorsabban.

Gyakori ANN algoritmusok és működésük

Számos ANN algoritmus létezik, mindegyiknek megvannak a maga előnyei és hátrányai a sebesség, pontosság és memóriaigény tekintetében:

1. Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW):
   • Működés: Egy ugróhálós gráfot épít az adatokból, ahol a vektorok csomópontokként szerepelnek. Több rétegű gráfot hoz létre, ahol a felsőbb rétegekben ritkábbak, de távolabbiak az összeköttetések, lehetővé téve a gyors navigációt a térben. Az alsóbb rétegekben sűrűbbek az összeköttetések, a finomabb kereséshez.
   • Előnyök: Kiváló sebesség és pontosság, viszonylag alacsony memóriaigény. Nagyon népszerű.
   • Hátrányok: Az index építése időigényes lehet.
2. Locality Sensitive Hashing (LSH):
   • Működés: A vektorokat hash függvények segítségével „vödrökbe” (buckets) rendezi. A hasonló vektorok nagy valószínűséggel ugyanabba a vödörbe kerülnek. Kereséskor csak a lekérdezési vektor vödrét (vagy vödreit) kell átvizsgálni.
   • Előnyök: Jó skálázhatóság, alacsony memóriaigény.
   • Hátrányok: Kevésbé pontos, mint az HNSW, és a teljesítmény nagyban függ a hash függvények minőségétől.
3. Inverted File Index (IVF):
   • Működés: A vektorokat klaszterekbe csoportosítja (pl. k-közép algoritmus segítségével). Minden klaszternek van egy centroidja (középpontja). Kereséskor először a lekérdezési vektorhoz legközelebbi centroidokat keresi meg, majd csak az azokhoz tartozó klasztereket vizsgálja át.
   • Előnyök: Jó sebesség és pontosság nagy adathalmazokon.
   • Hátrányok: A klaszterezés minősége befolyásolja a teljesítményt, és a centroidok kiválasztása kritikus.
4. Product Quantization (PQ):
   • Működés: A magas dimenziós vektorokat kisebb alvektorokra osztja, és minden alvektorhoz egy „kódszót” rendel egy előre definiált kódtárból. Ez jelentősen csökkenti a tárolási igényt és felgyorsítja az összehasonlítást.
   • Előnyök: Rendkívül hatékony memóriafelhasználás, nagyon gyors keresés.
   • Hátrányok: Csökkentheti a pontosságot, különösen alacsony dimenziószám esetén.

A dedikált vektoros adatbázisok előnyei

Az elmúlt években számos dedikált vektoros adatbázis jelent meg a piacon, amelyek kifejezetten a vektoros keresésre lettek optimalizálva. Ezek az adatbázisok a fent említett ANN algoritmusokat és más optimalizációkat integrálják, hogy a lehető legjobb teljesítményt nyújtsák. Néhány népszerű példa:

• Pinecone: Teljesen menedzselt, felhőalapú vektoros adatbázis szolgáltatás, rendkívül skálázható és könnyen használható.
• Weaviate: Nyílt forráskódú, GraphQL API-val rendelkező vektoros adatbázis, amely beépített modulokkal rendelkezik embedding generáláshoz.
• Milvus: Nyílt forráskódú, nagymértékben skálázható vektoros adatbázis, amelyet a Zilliz fejleszt.
• Qdrant: Nyílt forráskódú, Rust nyelven írt vektoros keresőmotor és adatbázis.
• Faiss (Facebook AI Similarity Search): Bár nem egy teljes adatbázis, hanem egy könyvtár, rendkívül népszerű az ANN indexek építésére és keresésére.
• ScaNN (Scalable Nearest Neighbors): A Google által fejlesztett könyvtár, amely szintén a hatékony ANN keresésre fókuszál.

Ezek a rendszerek nemcsak a vektorok tárolását és keresését biztosítják, hanem gyakran kínálnak olyan funkciókat is, mint az adatok szűrése metaadatok alapján, a valós idejű indexelés, a biztonsági mentés és a helyreállítás, valamint a skálázhatóság a növekvő adatmennyiség kezelésére.

A vektoros keresés előnyei és alkalmazási területei

A vektoros keresés nem csupán egy technológiai újdonság, hanem egy paradigmaváltás az információ-visszakeresésben, amely számos jelentős előnnyel jár a hagyományos módszerekkel szemben. Ezek az előnyök teszik lehetővé, hogy a technológia rendkívül sokrétű alkalmazási területen bizonyítson, a legegyszerűbb keresőmotoroktól a legkomplexebb mesterséges intelligencia rendszerekig.

Főbb előnyök:

1. Szemantikai megértés: Ez a legfőbb előny. A rendszer nem csak a kulcsszavak egyezését keresi, hanem azok jelentését és kontextusát is megérti. Ez sokkal relevánsabb és intuitívabb találatokat eredményez, még akkor is, ha a felhasználó nem pontosan a „helyes” kifejezéseket használja.
2. Strukturálatlan adatok kezelése: Képes hatékonyan keresni és rendezni olyan adatokat, amelyek hagyományosan nehezen voltak kereshetők, mint például képek, videók, hangfelvételek, vagy hosszú, szabad szöveges dokumentumok, amelyek nem tartalmaznak könnyen kivonható kulcsszavakat.
3. Nyelvek közötti keresés (Cross-lingual search): Mivel az embeddingek a jelentést kódolják, lehetséges, hogy egy angol lekérdezéssel spanyol vagy német nyelvű dokumentumokat találjunk, ha a modell képes a nyelvek közötti szemantikai megfeleltetésekre.
4. Keresztmodális keresés (Cross-modal search): Lehetővé teszi, hogy különböző típusú adatok között keressünk. Például egy képpel kereshetünk releváns szöveges leírásokat, vagy egy szöveges lekérdezéssel találhatunk hasonló képeket.
5. Robusztusság a szinonimákra és parafrázisokra: A rendszer természetesen kezeli a szinonimákat és a különböző megfogalmazásokat, mivel ezek hasonló vektoros reprezentációval rendelkeznek. „Autó” és „gépjármű” vektorai közel lesznek egymáshoz.
6. Személyre szabás és ajánlórendszerek: A felhasználói preferenciák (pl. korábban megtekintett termékek, olvasott cikkek) embeddingjeinek felhasználásával rendkívül pontos és személyre szabott ajánlásokat lehet generálni.
7. Skálázhatóság: A modern vektoros adatbázisok és ANN algoritmusok képesek több milliárd vektor közötti keresésre is, valós idejű válaszidővel.

Alkalmazási területek:

A vektoros keresés technológiája számos iparágban és alkalmazási területen forradalmasítja a meglévő rendszereket és újakat hoz létre:

1. Szemantikus keresőmotorok:
   • E-kereskedelem: A vásárlók nem csak a termék nevét beírva, hanem leíró kifejezésekkel (pl. „elegáns nyári ruha irodába”, „strapabíró túrabakancs esőre”) is találhatnak releváns termékeket.
   • Vállalati tudásbázisok: Alkalmazottak gyorsabban megtalálják a releváns dokumentumokat, kézikönyveket vagy belső információkat, anélkül, hogy pontosan ismernék a kulcsszavakat.
   • Webes keresés: A Google és más nagy keresőmotorok már régóta használnak szemantikus megközelítéseket, és a vektoros keresés egyre inkább beépül a háttérbe.
2. Ajánlórendszerek:
   • Termékajánlók: Egy webáruházban a felhasználó korábbi vásárlásai, megtekintett termékei vagy kedvelései alapján javasolhat új termékeket.
   • Tartalomajánlók: Streaming szolgáltatások (Netflix, Spotify), hírportálok vagy közösségi média platformok javasolnak filmeket, zenéket, cikkeket vagy posztokat a felhasználó ízlése szerint.
   • Partnerkeresés/Networking: Hasonló érdeklődésű vagy szakértelemmel rendelkező személyek megtalálása.
3. Duplikátum és anomália detektálás:
   • Tartalomkezelés: Hasonló vagy duplikált képek, dokumentumok vagy termékleírások azonosítása.
   • Biztonság: Kiberbiztonsági rendszerekben a hálózati forgalom vagy naplófájlok anomáliáinak felismerése, amelyek potenciális támadásokra utalhatnak.
   • Minőségellenőrzés: Gyártásban a hibás termékek azonosítása a vizuális vagy egyéb jellemzők alapján.
4. Generatív AI és RAG (Retrieval Augmented Generation):
   • A nagy nyelvi modellek (LLM-ek), mint a ChatGPT, önmagukban hajlamosak „hallucinálni” vagy elavult információkat szolgáltatni. A Retrieval Augmented Generation (RAG) architektúra a vektoros keresést használja arra, hogy az LLM-et kiegészítse releváns, naprakész információkkal egy külső tudásbázisból. A felhasználói lekérdezést vektorrá alakítják, ezzel megkeresik a legrelevánsabb dokumentumokat a tudásbázisban, majd ezeket az információkat az LLM-nek adják, hogy abból generáljon választ. Ez jelentősen javítja az LLM-ek pontosságát és megbízhatóságát.
5. Chatbotok és Konverzációs AI:
   • A chatbotok képesek jobban megérteni a felhasználói kérdések szándékát és kontextusát, így pontosabb és hasznosabb válaszokat adhatnak egy kiterjedt tudásbázisból.
6. Orvosi és tudományos kutatás:
   • Releváns tudományos cikkek, kutatási eredmények, páciensadatok gyors keresése a hatalmas adatmennyiségben.

A fenti listából is látszik, hogy a vektoros keresés nem csupán egy szűk területen alkalmazható eszköz, hanem egy horizontálisan bevethető technológia, amely számos iparágban képes alapjaiban megváltoztatni az információkezelést és -feldolgozást.

Kihívások és megfontolások a vektoros keresés implementálásakor

Bár a vektoros keresés számos előnnyel jár, bevezetése és optimalizálása nem mentes a kihívásoktól. Fontos, hogy a fejlesztők és az üzleti döntéshozók tisztában legyenek ezekkel a tényezőkkel, hogy megalapozott döntéseket hozhassanak a technológia alkalmazásával kapcsolatban.

1. Az embedding modellek kiválasztása és finomhangolása

Az egyik legnagyobb kihívás a megfelelő embedding modell kiválasztása. Egy általános célú modell jól működhet sok esetben, de bizonyos domainekben (pl. jog, orvostudomány, műszaki specifikációk) a nyelvezet és a terminológia annyira specifikus lehet, hogy egy finomhangolt vagy domain-specifikus modell sokkal jobb eredményeket hoz. A finomhangolás azonban jelentős adatgyűjtést és számítási erőforrást igényel.

Emellett a modellek folyamatos karbantartása is fontos. Az adatok idővel változhatnak (adat drift), új fogalmak jelenhetnek meg, vagy a felhasználói preferenciák eltolódhatnak. Ez szükségessé teheti az embedding modellek újratanítását vagy frissítését, ami egy folyamatos, erőforrásigényes feladat.

2. A dimenziószám és a tárolási költségek

Az embeddingek magas dimenziós vektorok, ami jelentős tárolási igényt jelenthet, különösen nagy adathalmazok esetén. Egy 1536 dimenziós vektor minden egyes eleme egy lebegőpontos szám (általában 4 bájt), így egy vektor önmagában több kilobájtot is elfoglalhat. Milliárdos vektorok esetén ez terabájtos, sőt petabájtos tárolási igényt is jelenthet. Ezen felül az indexeléshez szükséges metaadatok és az ANN index struktúrája is további tárhelyet igényel.

A tárolási költségek optimalizálására különböző technikák léteznek, mint például a vektorok kisebb pontosságú reprezentációja (pl. float16 helyett int8), vagy a Product Quantization (PQ) alkalmazása, amely tömöríti a vektorokat. Ezek azonban kompromisszumot jelenthetnek a pontosság rovására.

3. Számítási erőforrások és késleltetés

Az embeddingek generálása, az indexelés építése és a lekérdezések futtatása mind jelentős számítási erőforrást igényel. Különösen az embeddingek generálása lehet erőforrás-igényes, ha nagy, komplex modelleket használunk. Valós idejű alkalmazások esetén a lekérdezési késleltetés (latency) kritikus tényező. Az ANN algoritmusok felgyorsítják a keresést, de a paramétereik finomhangolása (pl. a pontosság és sebesség közötti egyensúly) kulcsfontosságú az optimális teljesítmény eléréséhez.

A hardverválasztás is befolyásolja a teljesítményt. A GPU-k (Graphics Processing Units) rendkívül hatékonyak a vektoros műveletek végrehajtásában, de drágábbak, mint a CPU-k. A felhőalapú szolgáltatások (pl. Pinecone, Weaviate Cloud) leveszik a hardverkezelés terhét, de a költségek itt is skálázódnak az erőforrás-felhasználással.

4. Adatminőség és zaj

Az „input garbage, output garbage” elv itt is érvényesül. Ha az adatok zajosak, hibásak vagy félrevezetőek, az embeddingek minősége is romlik, ami gyengébb keresési eredményekhez vezet. Az adatok tisztítása és előfeldolgozása kulcsfontosságú lépés, amelyet nem szabad alábecsülni.

A felhasználói lekérdezések minősége is befolyásolhatja az eredményeket. Egy rosszul megfogalmazott vagy túl rövid lekérdezés kevés információt hordozhat, ami nehezíti a releváns embedding generálását. Itt jöhet szóba a lekérdezés kiegészítése vagy átfogalmazása a jobb eredmények érdekében.

5. Interpretálhatóság és magyarázhatóság

A hagyományos kulcsszó alapú kereséseknél viszonylag könnyű megérteni, miért kaptunk egy adott találatot (mert tartalmazta a kulcsszavakat). A vektoros keresés esetében, ahol a relevancia a magas dimenziós térben mért hasonlóságon alapul, az eredmények interpretálhatósága nehezebb lehet. Miért releváns ez a dokumentum? Milyen szemantikai jellemzők miatt került ide? Ez a „fekete doboz” jelleg kihívást jelenthet a hibakeresésben és a felhasználói bizalom építésében.

Az Explainable AI (XAI) módszerek fejlődése ezen a területen is segíthet, például a leginkább hozzájáruló embedding dimenziók vagy a lekérdezés és a dokumentum közötti legfontosabb szemantikai kapcsolatok kiemelésével.

6. Hibrid keresési stratégiák

Sok esetben a vektoros keresés önmagában nem elegendő, vagy nem optimális minden feladatra. A hibrid keresési stratégiák, amelyek kombinálják a hagyományos kulcsszó alapú (lexikális) keresést a vektoros (szemantikus) kereséssel, gyakran a legjobb eredményt hozzák. Például, ha egy felhasználó pontos termékkódra keres, a lexikális keresés a leghatékonyabb. Ha viszont a termék leírására, funkciójára, akkor a vektoros keresés. A két módszer kombinálásával a rendszer kihasználhatja mindkét megközelítés erősségeit.

Ez a kombináció azonban további komplexitást jelent az architektúrában és a találatok rangsorolásában, mivel a két típusú eredményt valamilyen módon össze kell vonni és súlyozni.

A vektoros keresés nem csupán egy eszköz, hanem egy stratégia, amelynek sikeres bevezetése gondos tervezést és folyamatos optimalizációt igényel.

Ezek a kihívások rávilágítanak arra, hogy a vektoros keresés bevezetése nem egy egyszerű plug-and-play megoldás, hanem egy összetett mérnöki feladat, amely mélyreható szakértelem igényel a gépi tanulás, az adatbázisok és a rendszertervezés területén. A megfelelő eszközök és stratégiák kiválasztásával azonban ezek a kihívások kezelhetők, és a technológia által kínált hatalmas potenciál kiaknázható.

A vektoros keresés jövője és a Retrieval Augmented Generation (RAG)

A vektoros keresés már most is forradalmasítja az információ-visszakeresést, de a technológia fejlődése még korántsem ért véget. Különösen izgalmas a kapcsolata a generatív mesterséges intelligenciával, azon belül is a Nagy Nyelvi Modellekkel (LLM-ekkel), mint például a GPT-4. Ez a szinergia adta az alapját a Retrieval Augmented Generation (RAG), azaz a lekérdezéssel kiegészített generáció paradigmájának, amely az LLM-ek egyik legígéretesebb alkalmazási módja.

A RAG alapja: Az LLM-ek korlátainak áthidalása

A nagy nyelvi modellek rendkívül lenyűgöző képességekkel rendelkeznek a szöveggenerálás, fordítás, összefoglalás és kérdésmegválaszolás terén. Azonban vannak alapvető korlátaik:

• Ismeretbeli korlátok: Az LLM-ek csak azon az adaton alapulnak, amelyen betanították őket. Ha egy kérdés a betanítási adatok „kivágási pontja” utáni eseményekre vonatkozik, vagy nagyon specifikus, ritka információt igényel, az LLM nem fogja tudni megválaszolni, vagy „hallucinálni” fog (azaz kitalál egy hitelesnek tűnő, de valótlan választ).
• Hallucináció: Mint említettük, az LLM-ek néha téves vagy nem létező információkat generálnak, mert alapvetően a statisztikai valószínűség alapján „jósolják” a következő szót, nem pedig a ténybeli pontosság alapján.
• Transzparencia hiánya: Nehéz nyomon követni, hogy az LLM honnan szerezte az információt, ami problémás lehet olyan területeken, ahol a forrásmegjelölés kritikus (pl. jog, orvostudomány).

A RAG éppen ezeket a korlátokat hidalja át a vektoros keresés segítségével. Ahelyett, hogy az LLM kizárólag a belső tudására támaszkodna, a RAG lehetővé teszi számára, hogy valós idejű, releváns információkat kérjen le egy külső, megbízható adatforrásból (pl. egy vállalati tudásbázisból, a legfrissebb webes cikkekből).

Hogyan működik a RAG a vektoros kereséssel?

A RAG architektúra tipikusan a következő lépésekben működik:

1. Lekérdezési embedding generálása: A felhasználó kérdését (promptját) egy embedding modell vektorrá alakítja.
2. Releváns dokumentumok lekérése (Retrieval): Ezt a lekérdezési vektort használva a vektoros adatbázis megkeresi a legszemantikailag hasonló dokumentumokat egy előre indexelt tudásbázisból. Ez a lépés a vektoros keresés lényegi része.
3. Kontextus kiegészítése: A lekérdezés eredeti szövegét és a lekérdezett releváns dokumentumok tartalmát összefűzik egy kiegészített prompttá.
4. Generáció (Generation): Ezt a kibővített promptot továbbítják az LLM-nek. Az LLM most már nem csak a belső tudására, hanem a frissen lekérdezett, releváns kontextusra is támaszkodhat a válasz generálásakor.

Ez a folyamat jelentősen növeli az LLM által generált válaszok pontosságát, relevanciáját és aktualitását, miközben csökkenti a hallucinációk kockázatát. Ráadásul, mivel a forrásdokumentumok is rendelkezésre állnak, a válaszok magyarázhatóbbá válnak, lehetővé téve a felhasználó számára, hogy ellenőrizze az információ eredetét.

A jövőbeli trendek

A vektoros keresés jövője szorosan összefonódik a mesterséges intelligencia szélesebb körű fejlődésével. Néhány kulcsfontosságú trend, amelyre számíthatunk:

• Multimodális vektoros keresés: Az a képesség, hogy különböző típusú adatok (szöveg, kép, hang, videó) között zökkenőmentesen keressünk, egyre fejlettebbé válik. Ez lehetővé teszi, hogy egy videó részletével keressünk kapcsolódó szöveges cikkeket, vagy egy hangfelvétellel releváns képeket.
• Hatékonyabb és skálázhatóbb ANN algoritmusok: A kutatás és fejlesztés folyamatosan zajlik a még gyorsabb, pontosabb és kevesebb erőforrást igénylő ANN algoritmusok létrehozására, amelyek képesek kezelni a növekvő adatmennyiséget és a még magasabb dimenziószámokat.
• Hibrid keresési rendszerek fejlődése: A lexikális és szemantikus keresés, valamint más adatbázis-funkciók (pl. strukturált adatok szűrése) integrációja egyre zökkenőmentesebbé válik, lehetővé téve a komplexebb és finomabb keresési lekérdezéseket.
• Demokratizáció és könnyebb hozzáférés: A felhőalapú vektoros adatbázis szolgáltatások, mint a Pinecone vagy a Weaviate Cloud, valamint a nyílt forráskódú könyvtárak (pl. Faiss, Milvus) egyre könnyebbé teszik a technológia bevezetését és használatát a kisebb vállalatok és fejlesztők számára is.
• Valós idejű indexelés és frissítés: Azonnali adatmódosítások vagy új adatok valós idejű beépítése a vektoros indexbe, ami kritikus a dinamikusan változó adatkörnyezetekben.
• Magyarázható és ellenőrizhető AI: Ahogy a technológia egyre mélyebben beépül a kritikus rendszerekbe, egyre nagyobb hangsúlyt kap az eredmények magyarázhatósága és a döntéshozatali folyamatok átláthatósága.

A vektoros keresés tehát nem csupán egy pillanatnyi trend, hanem egy alapvető technológiai építőelem, amely a modern mesterséges intelligencia rendszerek, különösen a generatív AI, működésének kulcsfontosságú része. Ahogy az adatmennyiség és az AI képességek tovább nőnek, a vektoros keresés szerepe csak erősödni fog, lehetővé téve az ember és a gép közötti intelligensebb és intuitívabb interakciót az információk világában.