5 motivos por que os líderes de TI precisam da busca vetorial para melhorar as experiências de busca

As interações frequentes com mecanismos de busca de alta qualidade, como Google e Amazon, aumentaram as expectativas do cliente para busca rápida e relevante. A busca vetorial (também conhecida como busca vetorial semântica) aproveita a aprendizagem profunda e o machine learning para capturar o significado e o contexto dos dados. Ela pode melhorar a experiência de busca da sua empresa e proporcionar uma ampla variedade de benefícios, incluindo o seguinte: 

• Resultados altamente relevantes para os usuários com menos esforço 
• Resultados de busca rápidos, mesmo realizados em dados volumosos e variados
• Novas classes de busca por texto, imagem e áudio
• Mais recomendações precisas de produtos, respostas para perguntas frequentes e até mesmo personalização diretamente para os clientes

Para os líderes de tecnologia: saiba mais sobre a busca vetorial e como ela pode ajudar você a não só atender, mas também exceder, as expectativas dos clientes. Esse recurso pode ajudar você a transformar sua experiência de busca e atingir seus objetivos comerciais.

Então o que é a busca vetorial?

A busca vetorial transforma o texto, o áudio e as imagens em representações numéricas e aproveita a aprendizagem profunda e o machine learning (ML) para interpretar o significado. a intenção e o contexto dessas representações para chegar a resultados de busca muito mais relevantes.

A busca vetorial semântica habilita novas classes de busca

Todos nós esperamos resultados de busca altamente relevantes, independentemente do modo como a consulta da busca for escrita. Mas mesmo as buscas de palavras-chave abstratas exigem um alto nível de compreensão de linguagem natural e tempo de resposta rápido. Somado a isso, há o desejo de ter uma gama mais ampla de experiências de busca, por exemplo, buscas de imagem para compras com visualização, buscas de áudio como os da Alexa da Amazon ou recomendações visuais dentro de aplicativos como o Pinterest. Fica claro que a busca precisa se adaptar à maneira como procuramos as coisas.

A tecnologia de busca vetorial semântica entende bem as línguas humanas e pode interpretar diferentes formatos de dados, como texto não estruturado, imagens e áudio. Ela age como uma ponte entre os dados não estruturados e a interpretação da intenção de um usuário (não apenas as palavras-chave) para proporcionar uma experiência avançada que, além de atender as expectativas, pode perfeitamente excedê-las.

A busca vetorial pode realmente aumentar sua receita 

A busca vetorial já está em amplo uso para aprimorar a relevância, impulsionar as vendas e aumentar a receita.

Como o Spotify aproveita a busca vetorial

Nem sempre o Spotify lançou mão da busca vetorial nos podcasts. Pouco tempo atrás, o Spotify contava principalmente com a combinação de termos de palavra-chave. Esse método de busca retorna resultados com tudo o que contém as palavras-chaves da consulta em seus metadados indexados. Mas os usuários nem sempre digitam exatamente o que eles querem. Em geral eles não sabem que palavras devem usar e têm dificuldade de se expressar de maneiras diferentes.

A busca vetorial permitiu ao Spotify entregar um conteúdo mais relevante, com um esforço incrivelmente menor, fazendo a combinação dos resultados correlacionados semanticamente em vez de contar com combinações de palavras exatas. Por exemplo, uma busca por “carros elétricos impacto ambiental” agora retorna resultados para “carros elétricos e ecologia” ou “impacto ambiental de veículos elétricos”. A busca vetorial semântica pode identificar a similaridade do termo “ambiental” e “ecologia”ou “carro elétrico” e “veículo elétrico” sem precisar de alguma ação de engenheiros de busca ou de usuários.  

Como a Home Depot entrega resultados de busca mais relevantes com a busca vetorial semântica

A Home Depot tem uma lista de itens em estoque de mais de dois milhões de produtos, incluindo ferramentas altamente especializadas. Os clientes tinham dificuldade de achar a ferramenta certa para suas necessidades, o que levava a várias tentativas de busca, muita frustração, e cada vez mais ocorrências de devoluções para a Home Depot.  Ao implementar a busca vetorial semântica, a empresa pôde entregar resultados mais relevantes para os clientes, combinando busca vetorial e de texto.

Por exemplo, quando um cliente busca a palavra-chave “materiais para telhados”, a busca também retorna “telhas”. Dessa forma, a equipe de busca da Home Depot ficou liberada da tarefa de carregar no índice de busca descrições de produto criativas, variações regionais e palavras-chave com erros ortográficos. 

Saiba mais sobre o processamento de linguagem natural (NLP), a tecnologia por trás da busca vetorial >> 

A busca vetorial pode ser implementada independentemente do tamanho de sua empresa

A busca vetorial pode ser usada em uma ampla gama de casos de uso. Não importa qual seja o tamanho de sua empresa ou o volume de dados envolvidos, a busca vetorial pode ajudar na melhoria da sua experiência de busca, desde que você use a ferramenta certa. O uso da busca vetorial pode ajudar a conseguir:

Maior relevância para impulsionar um engajamento melhor

Fornecer mais resultados úteis para os usuários leva a um engajamento maior em seu website e nos apps. As pesquisas baseadas em palavras-chave não têm um desempenho bom quando as palavras podem ter significados variados ou são ambíguas. A busca vetorial semântica permite resultados mais precisos mesmo envolvendo conjuntos de dados bem volumosos. Ela aproveita a tecnologia de busca semântica para retornar resultados relevantes, mesmo quando os usuários não sabem a palavra-chave exata a ser usada. 

Desempenho rápido, mesmo em grandes volumes de dados

A busca vetorial pode ser combinada com a pontuação de busca tradicional para uma experiência de busca melhor. Dessa forma, resultados mais relevantes são disponibilizados com mais rapidez, mesmo envolvendo conjuntos de dados maiores. Algoritmos como o do vizinho mais próximo e do vizinho mais próximo aproximado aproveitam métodos eficientes para processar e categorizar grandes volumes de documentos para consultas de busca. 

Classes de busca expandidas

Permitem novos tipos de busca, como por imagem ou áudio, com um mecanismo de busca vetorial, conhecido como busca vetorial de banco de dados, semântica ou cosseno. Por exemplo, um negócio de comércio eletrônico pode permitir que os visitantes do site carreguem uma imagem de um produto (por exemplo, um vestido) e busquem itens similares. Essa flexibilidade gera engajamento e facilita a busca para alguns consumidores.

A busca vetorial semântica interpreta o contexto, a intenção e o significado das buscas para o conforto dos clientes

A busca vetorial semântica permite uma relevância maior pois determina a intenção, o significado e o contexto da consulta. Isso é possível com a conversão de uma consulta de busca em uma representação numérica, ou vetorial, que faça sentido e seja comparada a um conjunto de dados para medir a similaridade e encontrar os resultados mais relevantes. Para tomar decisões fundamentadas, os líderes de tecnologia precisam de um nível de conhecimento técnico de busca vetorial, e há três componentes a serem reconhecidos.

1. Transformar texto em números com incorporações vetoriais: Qualquer algoritmo precisa de números para funcionar. Os vetores convertem o texto de palavra-chave em dados numéricos que capturam o conteúdo linguístico do texto. Por exemplo, dois modelos amplamente usados, Word2Vec e BERT, foram criados com a análise de grandes amostras de dados de linguagem para compreender a frequência da coocorrência e da relação entre as palavras. Então, o vetor para “Canadá” pode estar próximo a “França” em uma direção e próximo a “Toronto” em outra. Tais modelos permitem transformar palavras-chave, frases ou parágrafos em incorporações vetoriais que podem ser comparadas entre si.

2. Fazer buscas mais rapidamente com algoritmos de busca melhores: Outro componente essencial da busca vetorial é um algoritmo de alto desempenho para comparar e retornar resultados relevantes de forma rápida, mesmo na comparação de bilhões de documentos. Nisso incluímos o vizinho mais próximo aproximado (ANN), que é uma forma de busca por proximidade, para encontrar resultados em um conjunto específico que seja mais próximo (mais semelhante) a uma determinada consulta. O ANN é eficiente, pois redimensiona a busca em conjuntos de dados volumosos mantendo o desempenho. Para melhorar a velocidade da consulta, um gráfico é gerado para percorrer todos os pontos de dados e mapear rapidamente um vetor para os resultados correspondentes mais semelhantes.  

3. Descobrir resultados semelhantes com métricas de distância: Os vetores possibilitam basicamente atribuir a cada palavra-chave um conjunto de coordenadas diferentes que podem ser usadas para avaliar a similaridade entre uma consulta e um documento medindo a proximidade entre os termos de busca que aparecem juntos. Quanto menor for a distância entre os vetores, mais semelhante será o conteúdo. Medidas como a similaridade de cossenos são usadas para determinar a similaridade entre as duas sequências de números e vetores para retornar os resultados mais semelhantes.

Como obter todos os benefícios dos mecanismos de busca vetorial rapidamente

Algumas soluções podem prometer uma experiência avançada de busca, mas a Elastic é conhecida como a líder em tecnologia de busca. Nossos clientes podem perceber rapidamente os benefícios do uso da plataforma da Elastic e refinar de maneira contínua essa experiência de busca com recursos inéditos e inovadores, como a busca vetorial. 

Por que usar a Elastic para busca vetorial?

Na Elastic, oferecemos um caminho de implantação fácil para implementar a busca vetorial e buscas híbridas, de modo que você possa começar a aprimorar sua experiência de busca de imediato. Isso porque nossa busca vetorial combina várias abordagens para buscar relevância, oferecendo a você todas as vantagens da Elastic — desempenho, simplicidade e customização — com o poder da busca vetorial. 

Você pode implantar a busca vetorial para resolver as lacunas mais importantes de sua experiência de busca.

A Elastic é mais rápida no desempenho de consulta em um número maior de documentos. Para melhorar a velocidade da consulta, a Elastic usa um gráfico que é gerado para percorrer todos os pontos de dados e mapear rapidamente um vetor para os resultados correspondentes mais semelhantes. Essa abordagem para a busca por similaridade vetorial usa um algoritmo ANN chamado de Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Para acelerar o desempenho da consulta, há compatibilidade com o HNSW de várias camadas, o que permite percorrer o gráfico mais rapidamente. As novas camadas otimizam a rota de consulta, já que cada camada mais alta adicional tem menos pontos de dados, exigindo menos percursos entre os pontos de dados em uma distância maior para encontrar o vizinho mais próximo. 

A Elastic oferece uma solução completa, fácil e integrada. Conforme mencionamos anteriormente, a busca vetorial semântica requer o fornecimento de incorporações vetoriais para que a similaridade seja determinada. A maioria das soluções exigem um processo externo para gerar as incorporações vetoriais, por exemplo, para texto que pode estar em rede neural profunda. A Elastic não. A vantagem da busca vetorial da Elastic é a facilidade de criar uma compatibilidade com incorporações vetoriais.

Isso se dá através do tipo de campo vetorial denso, que armazena vetores densos como valores flutuantes e pode ser usado para encontrar com rapidez resultados similares com a API de busca Elastics kNN. Então, a implementação é simplificada e permite que você gere com mais facilidade os vetores. As equipes podem sentir imediatamente o valor da experiência. Além disso, você pode aproveitar a Elastic para distribuir, computar e redimensionar vetores, aprimorando o desempenho e reduzindo os custos. 

A Elastic trabalha do seu jeito: personalize tudo conforme sua necessidade . A Elastic é compatível com PyTorch, e isso dá a você um controle completo para implantar seu próprio modelo. Personalize tudo conforme sua necessidade específica ou de acordo com o setor envolvido para conseguir ter vantagem sobre a concorrência. A Elastic também oferece modelos prontos para usar através do HuggingFace para uma opção de início rápido, que aproveita uma comunidade crescente de modelos de linguagem líderes de mercado. 

Buscas melhores geram benefícios para os negócios

Com as crescentes demandas dos clientes, oferecer uma experiência de busca diferenciada tornou-se um item obrigatório. Felizmente a busca vetorial semântica é uma tecnologia em evolução que realiza a promessa de uma experiência de busca excepcional. Se você precisa de novos tipos de busca, resultados mais rápidos, mais relevância ou personalização, a Elastic pode ajudar. Para continuar a sua jornada, saiba como realmente fazer a diferença com a busca vetorial consultando nosso blog técnico.