Работая в течение двух лет в компании, специализирующейся на векторных базах данных, я смогла получить глубокие и ценные знания по информационному поиску, которые дают представление о настоящих вызовах и перспективах этой стремительно развивающейся области. Мой опыт работы с Weaviate не только подтвердил важность традиционных методов поиска, но и показал, как новые векторные подходы меняют принципы извлечения и осмысления информации. Одним из ключевых открытий стало осознание того, что классические алгоритмы поиска, такие как BM25, остаются сильной основой и часто выступают надежным стартом перед применением сложных векторных методов. На первый взгляд может показаться, что в эпоху ИИ и глубокого обучения все сводится к работе с векторами и смежными технологиями, но на практике грамотное сочетание простых и сложных инструментов приносит лучшие результаты. BM25 хорошо работает с точными словами и выражениями, сохраняя эффективность в задачах, где важна точечная фильтрация информации.
Векторный поиск, хоть и является центральной темой в работе с векторными базами данных, не всегда гарантирует точное совпадение. В теории, можно использовать метод полноточного перебора для поиска ближайших соседей среди векторов, однако на практике это является ресурсоёмким и плохо масштабируется при больших объемах данных. Здесь к помощи приходят алгоритмы приближённого поиска ближайших соседей (ANN), такие как HNSW, IVF или ScaNN. Они обеспечивают баланс между скоростью и точностью, позволяя быстро находить релевантные результаты даже в масштабных системах. Важно понимать, что векторные базы данных не ограничиваются лишь хранением эмбеддингов.
Они также содержат исходные объекты – например, текст, из которого были созданы векторы, и метаданные. Такое многоуровневое хранение позволяет использовать расширенные функции, включая фильтрацию по метаданным, поиск с точечным совпадением ключевых слов и гибридные подходы, объединяющие преимущества нескольких методов. Основное предназначение векторных баз данных – систематизация и поиск информации, а не генерация новых данных, как часто ошибочно принимают. Тем не менее, векторные базы и крупномасштабные языковые модели (LLM) прекрасно дополняют друг друга. Векторный поиск часто используется для подбора релевантного контекста, который затем служит основой для ответов LLM.
В этом смысле векторные базы играют роль интеллектуального помощника, подбирающего нужные данные для вызывающих их моделей. Во время работы приходилось постоянно учитывать параметр максимального количества результатов, которые следует получить из запроса. Без ограничения, векторный поиск возвращал бы все объекты, отсортированные по удаленности от векторов запроса, что практически не применимо. Понимание этого оказалось необычайно важным для написания эффективных поисковых запросов и оптимизации производительности системы в целом. Следующий аспект, который стоит обсудить – разнообразие типов векторов и эмбеддингов.
Большинство людей представляют себе эмбеддинг как плотный числовой вектор с плавающей точкой, однако существует несколько других форматов. Разреженные векторы, бинарные векторы и мультиректорные представления используются в зависимости от задачи и особенностей данных. Например, мультиректорные эмбеддинги могут фиксировать информацию из нескольких аспектов объекта, что повышает качество поиска в случае сложных запросов или мультимодальных данных. Выбор качественной модели эмбеддинга – отдельная и важная тема. Существует ряд открытых бенчмарков, таких как Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) и BEIR, которые помогают оценить эффективность различных моделей в разнообразных задачах – от классификации и кластеризации до непосредственно информационного поиска.
При этом большая часть этих моделей ориентирована на английский язык, но для многоязычных систем можно изучить MMTEB – аналогичную платформу для многоязычных задач. Исторически эмбеддинги претерпели значительную эволюцию. От простых статичных представлений слов вроде Word2Vec и GloVe, где каждая лексема имела фиксированный вектор, мы перешли к контекстуальным эмбеддингам, таким как BERT, которые учитывают окружение и меняются динамически. Несмотря на превосходство последних, статические векторы остаются полезными в условиях ограниченных вычислительных ресурсов благодаря возможности предвычисления и быстрого поиска. Не следует путать разреженные векторы и разреженные эмбеддинги.
Первый тип может возникать при обработке статистических моделей TF-IDF или BM25, а второй – в результате применения нейросетевых моделей, генерирующих разреженные представления с другими свойствами. Эта тонкость важна для понимания характера данных и адекватного подхода к их обработке. Эмбеддинги применимы не только к тексту. Можно создавать векторные представления изображений, PDF-документов, графов и других мультимодальных данных. Это открывает широкие возможности для создания комплексных систем поиска, в которых можно совмещать различные источники информации, делая их взаимодополняющими.
Экономический аспект выбора эмбеддингов часто игнорируется, но он крайне важен. Размерность вектора влияет на объем хранилища и ресурсы обработки. Например, модель с 1536 измерениями потребует примерно вдвое больше места, чем 768-мерная. При этом более крупные эмбеддинги улучшают точность, однако в большинстве практических задач можно найти компромисс, иногда благодаря техникам типа Матрешка-обучения, позволяющим сокращать размер векторов без существенных потерь качества. Другим важным моментом в работе с векторными базами является частое обращение к модели эмбеддинга.
Даже если тексты или объекты уже встроены на этапе загрузки, каждый поисковой запрос требует вычисления векторного представления запроса, что влечет за собой постоянные вызовы модели. При добавлении новых данных или смене модели необходимо переобучать и переиндексировать все содержимое, что необходимо учитывать при планировании систем. Следует помнить, что высокая похожесть по векторному пространству не всегда означает релевантность с точки зрения пользователя. Например, запросы «Как починить кран» и «Где купить кухонный кран» могут быть близки в векторном смысле, но относятся к разным информационным потребностям. Такое понимание помогает строить более точные поисковые алгоритмы с дополнительной логикой.
При работе с метриками важно разграничивать понятия косинусной близости и косинусного расстояния. Они взаимосвязаны, но представляют собой противоположные величины. Многие системы используют нормализацию, что позволяет упрощать вычисления и использовать вместо косинусной близости более эффективный по вычислению скалярный произведение. Существует распространённое заблуждение, что термин RAG (Retrieval-Augmented Generation) напрямую связан с векторным поиском, однако буква «R» обозначает просто «retrieval» – а это может быть любой способ извлечения данных, включая классический ключевой поиск, фильтрацию и гибридные методы. Векторный поиск – лишь один из инструментов арсенала информационного поиска.
Эффективные решения строятся на комбинации различных подходов, от поиска по ключевым словам до фильтрации по атрибутам и методов повторной ранжировки. Гибридные методы особенно ценны, когда необходимо учитывать как точное совпадение запросов, так и смысловые соответствия. Гибридный поиск может сочетать векторные и ключевые методы, давая возможность пользователю регулировать соотношение между ними. Также он может включать фильтрацию по структурированным метаданным, что расширяет возможности поиска и улучшает релевантность. Против ожиданий, фильтрация векторами не всегда ускоряет поиск.
Предварительная фильтрация может привести к нарушению внутренней структуры поисковой индексации, например графов HNSW, что снижает качество результатов или вовсе оставляет систему без релевантных ответов. Конвейеры двухэтапного поиска применяются не только в рекомендательных системах, но и в других случаях – сначала выполняется быстрый отбор кандидатов, за которым следует более точная, но затратная повторная обработка результатов. Такой подход можно применять и в системах на основе RAG. Векторный поиск обычно возвращает небольшое количество кандидатов, в то время как повторная ранжировка работает с уже выбранным набором, упорядочивая их по степени релевантности. Это разделение функций повышает общую эффективность и качество поиска.
Размер куска текста, который мы эмбеддим, важен для результата. Если фрагмент слишком мелкий, теряется важный контекст, слишком крупный — мастерский смысл. Многие модели используют среднее агрегирование токенов, что упрощает понимание, но не всегда дает глубокое представление. Есть различия между библиотеками векторного поиска и полнофункциональными векторными базами. Первые специализируются на скорости и эффективности поиска, а вторые дополнительно обеспечивают управление данными, включают возможности хранения, фильтрации и гибридного поиска.
Несмотря на появление моделей с расширенным контекстом, концепция RAG не исчезла. Каждый новый прорыв в длинной памяти моделей вызывает заявления о «смерти» RAG, но на практике она продолжает оставаться важной техникой. Сжатие векторов, как квантование, позволяет существенно экономить пространство без большой потери качества, что особенно актуально для систем с ограниченными ресурсами. Векторный поиск не лишён недостатков, например, он чувствителен к опечаткам, что не всегда можно компенсировать за счёт обучающего корпуса и модели. Выбор метрик для оценки результатов поисковых систем варьируется.
Важно уметь сочетать простые метрики точности и полноты с более сложными, учитывающими порядок результатов, такими как NDCG, MRR или MAP. Токенизация влияет как на ключевой, так и на гибридный поиск. Важно помнить, что существуют разные алгоритмы токенизации, и они существенно влияют на эффективность и качество поиска. Новые модели эмбеддинга хорошо справляются с терминами вне словаря, но остаются вызовы с терминами вне домена, которые могут представлять семантически бессмысленные векторы. Как мы учились оптимизировать запросы для поисковых систем в прошлом, сегодня этот навык важен и для векторных поисковых систем.
Грамотно сформулированный запрос существенно повышает релевантность результатов. На смену векторному поиску уже приходят методы на базе языковых моделей, использующих рассуждения для более продвинутого поиска. Информационный поиск сегодня – это очень динамичная и перспективная область, где инновации требуют постоянного внимания и изучения. Подводя итог, два года работы в сфере векторных баз данных дали мне не только глубокое понимание технических основ и вызовов, но и почувствовать драйв перемен и инноваций в информационном поиске. Все еще многое предстоит узнать, и именно это придает моей работе особый смысл и драйв.
Векторные базы, гибридные методы и интеграция с крупномасштабными языковыми моделями – ключи к будущему эффективного поиска и обработки информации.
