Векторный поиск: машинное обучение оптимизируется под человеческий разум

Google SEO

Как векторный поиск меняет опыт поиска? Эдо Либерти, генеральный директор компании Pinecone и бывший руководитель Amazon AI Lab, делится своими соображениями.

Мы поговорили с профессионалами и новаторами в области поиска о постоянных проблемах, тенденциях и технологиях, которые используют компании и частные лица, чтобы оставаться актуальными в результатах конкурентного поиска.

Переход от ключевых слов к данным, которые лучше отражают релевантность запроса и то, что о нем известно, является одной из тенденций, определяющих огромный прогресс в технологии поиска.

С 1230 года нашей эры поиск по ключевым словам стал основой для обнаружения контента. Первый известный индекс был создан кардиналом Хью де Сен-Шером, французским кардиналом и библейским комментатором.

Это существенное изменение по сравнению с традиционным методом поиска информации. Векторный поиск будет использовать все сложные данные, содержащиеся в современных контент-ресурсах.

Что вам нужно знать сейчас?

Векторный поиск: машинное обучение оптимизируется под человеческий разум

Мы попросили Эдо Либерти, бывшего руководителя лаборатории ИИ Amazon, а ныне генерального директора компании Pinecone, рассказать о векторном поиске и о том, почему стоит следить за соответствующими технологиями.

Мы спросили Либерти:

  • Что заставит векторный поиск переосмыслить традиционный поиск по ключевым словам?
  • Как бы вы объяснили векторный поиск пятилетнему ребенку?
  • С какими проблемами вы столкнулись при использовании алгоритмов ML для помощи клиентам Amazon Web Services (AWS) и как вы их решили?
  • Что такое буратино?
  • Есть ли у вас какие-либо советы или рекомендации для новичков в SEO, которые только начинают изучать мир ML/AI?

Давайте начнем с этого: Почему обработка естественного языка (NLP) так важна для будущего SEO? И как маркетологи могут подготовиться к тому, чтобы воспользоваться преимуществами, которые ожидают SEO в будущем?

Мы сожгли корабли для поиска ключевых слов

Эдо Либерти "Подобно тому, как SEO-специалисты освоили алгоритм PageRank, теперь им нужно уметь понимать НЛП, чтобы добиться успеха и победить конкурентов.

Но NLP, в отличие от PageRank, быстро развивается и имеет тысячи участников.

Следить за Мэттом Каттсом (из Google) в Twitter и отслеживать изменения в SERP потребует больше усилий.

NLP, хотя и сложнее, чем PageRank, но не настолько непонятен, как PageRank.

Большая часть исследований в области НЛП проводится открыто, с множеством бесплатных и открытых документов и программного обеспечения с открытым исходным кодом. Существуют также бесплатные онлайн-курсы по НЛП.

НЛП — это будущее.

Хотя он далек от совершенства, он быстро совершенствуется, а крупные технологические компании запускают корабли поиска ключевых слов, и пути назад уже нет".

Векторный поиск: машинное обучение оптимизируется под человеческий разум

Векторный поиск позволит нам искать так же, как мы разговариваем

Как векторный поиск изменит традиционный поиск по ключевым словам?

Edo Liberty " Векторный поиск не переопределяет поиск по ключевым словам, он просто заменяет его.

Векторный поиск — это альтернатива поиску по ключевым словам и опечаткам. Вместо ключевых слов и их синонимов векторный поиск использует векторные вкрапления.

Это набор данных, который представляет собой значение поискового термина и другую информацию о пользователе или запросе.

(Векторное вложение для человека нелегко распознать, оно больше похоже на длинный список цифр.

Он представляет поисковый запрос и пользователя. Он используется для сортировки больших коллекций вкраплений, которые представляют другой контент или предпочтения пользователей, чтобы найти наиболее релевантный результат.

Это означает, что пользователи могут искать так же, как они говорят.

Им не нужно знать синтаксис и причуды поисковых систем.

ЧИТАТЬ ЕЩЁ:  Является ли фактором ранжирования Google 301 редирект?

Это означает, что SEO-специалисты могут сосредоточиться на темах и предметах, а не беспокоиться о конкретных ключевых словах.

Как бы вы объяснили векторный поиск пятилетнему ребенку?

Я практиковал его с семейной версией ELI5 следующим образом: Когда я говорю "итальянская кухня", вы можете подумать о пицце или пасте.

Вы знаете, что эти вещи связаны, потому что вы помните, как обедали в итальянском ресторане и узнали, что паста очень популярна в Италии.

Компьютеры этого не знают. Фраза "итальянская кухня" означает ровно то же самое и не содержит никакой информации о том, имеет ли она отношение к пицце или пасте.

Когда я прошу компьютер найти "итальянский ресторан", он может не включить вариант с пиццей.

Машинное обучение позволяет компьютерам понимать то, что мы печатаем или говорим.

Векторный поиск позволяет компьютерам искать все, что они знают, основываясь на значении, а не на точных словах.

Теперь я могу попросить компьютер дать рекомендации по итальянским ресторанам. Компьютер может порекомендовать мне вашу любимую пиццерию, как это сделали бы вы.

Организации наконец-то могут сосредоточиться на создании и организации контента, полезного для людей.

Многие тысячи инженеров и ученых упорно трудятся над тем, чтобы сделать ML/NLP более похожими на человеческий разум.

Готовы ли вы это сделать? SEO-оптимизация должна проводиться с учетом особенностей человеческого мозга. Это выигрышная стратегия.

Векторный поиск: машинное обучение оптимизируется под человеческий разум

Преодоление трудностей в машинном обучении

С какими проблемами вы сталкивались при использовании алгоритмов ML для помощи клиентам Amazon Web Services (AWS) и как вы их решали?

Эдо Либерти "Я не могу говорить о конкретных проектах и проблемах с AWS. По моему опыту, алгоритмы ML больше не являются узким местом.

Они не совершенны, и еще многое предстоит сделать, но они движутся с бешеной скоростью.

Следующая задача — запустить эти алгоритмы в масштабе, необходимом для поддержки корпоративных приложений и потребительских продуктов.

ЧИТАТЬ ЕЩЁ:  Все, что вам нужно знать об анкорном тексте как факторе ранжирования Google

Поиск в векторных представлениях, которые я описал ранее, может потребовать больших вычислительных затрат.

Индекс из 1М элементов (векторные вкрапления) требует специализированного программного обеспечения и тщательной настройки. Индекс в 100 М элементов требует специализированного программного обеспечения и инфраструктуры. Индекс 1B требует, чтобы вы были Google.

(Примечание: именно поэтому я создал Pinecone: Чтобы инженерные команды могли легко включать векторный поиск в свои приложения. )"

Что такое буратино?

Edo Liberty Сегодня Pinecone позволяет инженерам быстро и легко интегрировать векторный поиск в свои приложения.

Он предоставляет инженерным группам инфраструктуру для выполнения векторного поиска в масштабе. Все это упаковано в управляемую услугу с простым в использовании API.

Мы отказались от номеров версий, потому что релизы выходят быстро, и пользователям не нужно обновляться.

Работа с алгоритмами доставляет огромное удовольствие и стоит затраченных усилий.

Векторный поиск находится на пересечении самых современных алгоритмов и архитектур баз данных. Он также позволяет создавать бессерверные приложения.

И мы видим, как наши клиенты используют эту технологию в продуктах, которые революционизируют как корпоративные, так и потребительские приложения, такие как семантический поиск, рекомендательные системы и ИТ-безопасность.

Начало работы в области ОД и ИИ

Есть ли у вас какие-либо советы или рекомендации для новичков в SEO-индустрии, которые только начинают изучать мир ML/AI?

Эдо Либерти "Не пугайтесь. Даже самые блестящие исследователи в этой области все еще "разбираются" в этом.

Понимание AI/ML — это отличный способ стать лучшим SEO-специалистом. Существует множество ресурсов, способных помочь вам.

В настоящее время мы набираем сотрудников во всех отделах: инженерно-техническом и исследовательском, обслуживания клиентов, продаж, операций и маркетинга для тех, кто заинтересован в карьере в этой области.

Оцените статью