Полнотекстовый поиск vs. Векторный поиск

Полнотекстовый поиск vs. Векторный поиск: в чём разница и когда их использовать?

Технологии поиска информации сильно изменились. Раньше у нас был только поиск по ключевым словам, но теперь, благодаря машинному обучению, появился векторный поиск, который помогает находить информацию не по точным словам, а по смыслу. В этой статье мы разберём, чем отличаются полнотекстовый и векторный поиск, их преимущества и в каких случаях каждый из них работает лучше.

Что такое полнотекстовый поиск?

Полнотекстовый поиск — это классический способ поиска информации, который работает, сопоставляя введённые вами слова. Он находит не только точные совпадения, но также поддерживает такие функции, как поиск по частям слов (например, по префиксам и инфиксам), обработку слов с учётом их форм (например, стемминг и лемматизация), и даже «нечеткий» поиск. Под «нечетким» поиском понимаются такие методы, как поиск по близости (когда учитывается расстояние между словами в документе) или поиск по принципу кворума (когда документ считается подходящим, если в нём найдено определённое количество ключевых слов, даже если они не все присутствуют). Это делает полнотекстовый поиск довольно гибким и позволяет находить информацию, даже если вы не уверены в точной формулировке запроса.

Одним из главных плюсов полнотекстового поиска является его скорость и точность. Поскольку он работает с конкретными ключевыми словами и фразами, он может быстро найти то, что нужно, особенно если вы работаете с документами или базами данных, где используется чётко определённая терминология. Кроме того, с полнотекстовым поиском вы всегда видите, какие результаты точно соответствуют вашему запросу, что упрощает понимание общего количества подходящих результатов.

Однако у полнотекстового поиска есть свои ограничения. Он эффективнее, когда вы точно знаете, что именно ищете. И хотя есть способы расширить поиск (например, через нечеткое совпадение), он может не справиться, если слова не совсем совпадают. Например, если вы ищете «автомобиль», он может не показать результаты с «машина», если не добавлена обработка синонимов.

Понимание векторного поиска (семантического поиска)

Векторный поиск, или семантический поиск, — это более современный метод, который использует технологии машинного обучения. Вместо обычного поиска по ключевым словам, он преобразует запросы и документы в числовые представления, называемые векторами или эмбеддингами. Эти векторы размещаются в многомерном пространстве, что помогает находить документы с похожими характеристиками и учитывать связи между ними.

Например, если вы ищете «автомобиль», векторный поиск может также выдать результаты для «машина», «транспорт» или даже «средство передвижения». Это делает векторный поиск более гибким и способным лучше понимать, что именно вы ищете, особенно если запрос сформулирован в виде вопроса или на естественном языке.

Главное преимущество векторного поиска — это его способность понимать контекст. Но как это работает на практике и чем отличается от того, к чему мы привыкли? Это особенно полезно, когда вы не уверены в точных формулировках или имеете дело с абстрактными запросами. Однако важно помнить, что векторный поиск, несмотря на свою мощь, требует больше вычислительных ресурсов. Также иногда сложно понять, почему определённые результаты были показаны, так как модели машинного обучения, используемые для поиска, могут быть довольно сложными. К тому же, векторный поиск часто использует метод K-ближайших соседей (KNN), который возвращает топ-K результатов, не всегда показывая полный список всех совпадений.

Полнотекстовый vs. Векторный поиск: плюсы и минусы

Полнотекстовый поиск — это быстрый, эффективный и точный способ, особенно, когда вы точно знаете, какое слово или фразу ищете. Он отлично подходит для структурированных запросов или когда используемая лексика проста и понятна. С другой стороны, векторный поиск, лучше всего работает, когда нужно понять, как правильно сформулировать запрос, или когда важен контекст. Например, векторный поиск полезен в рекомендательных системах, в разговорном поиске или при изучении новых тем, где смысл играет более важную роль, чем точные слова.

Примеры использования в реальном мире

Полнотекстовый поиск лучше всего подходит для таких случаев, как:

• Поиск точных совпадений в документах.

• Поиск в структурированных базах данных, когда известны точные термины.

• Юридические или технические тексты, где важна точная формулировка.

Векторный поиск идеально подходит для:

• Рекомендации продуктов или контента на основе интересов пользователей.

• Обработки открытых или естественных языковых запросов.

• Создания персонализированного поиска там, где понимание намерений важнее точных слов.

Представьте, что вы ищете «здоровые закуски», а поиск выдаёт результаты вроде «ореховой смеси», «фруктовых батончиков» и даже «низкокалорийной гранолы». Это возможно потому, что векторный поиск понимает, что все эти продукты связаны с понятием здоровья, даже если точная фраза «здоровые закуски» в них не используется.

Комбинирование полнотекстового и векторного поиска с Manticore Search

Многие современные приложения используют оба метода поиска для достижения наилучших результатов. Например, поисковая система может сначала применить полнотекстовый поиск, чтобы быстро сузить круг релевантных документов, а затем задействовать векторный поиск для их более точного ранжирования на основе контекста.

Инструменты вроде Manticore Search позволяют комбинировать эти подходы. С его помощью можно сочетать точность поиска по ключевым словам и гибкость в понимании контекста, что даёт хорошие результаты в разных ситуациях — будь то система рекомендаций или просто эффективный поиск информации.

С технической точки зрения полнотекстовый поиск реализовать проще, тогда как для векторного поиска обычно требуется обучение или использование предобученных моделей машинного обучения, таких как Word2Vec или BERT.

Если хотите использовать оба метода в своих проектах, стоит изучить возможности подобных решений, чтобы комбинировать полнотекстовый и векторный поиск для создания умного и эффективного поиска.