Cinco razones por las que los líderes de TI necesitan búsqueda de vectores para mejorar su experiencia de búsqueda

Las interacciones frecuentes con motores de búsqueda de alta calidad, como Google y Amazon, han provocado un aumento en las expectativas del cliente sobre búsquedas rápidas y relevantes. La búsqueda de vectores (también conocida como búsqueda de vectores semánticos) aprovecha el aprendizaje profundo y el machine learning para capturar el significado y el contexto de los datos. Puede mejorar la experiencia de búsqueda de tu empresa y ofrecer una amplia gama de beneficios, entre ellos: 

• Ofrecer resultados altamente relevantes para los usuarios con menos esfuerzo 
• Devolver resultados de búsqueda rápida, incluso con datos grandes y variados
• Permitir nuevas clases de búsqueda de texto, imagen y audio
• Brindar recomendaciones de productos más precisas, respuestas a las preguntas más frecuentes e incluso personalización directamente a los clientes

Los líderes en tecnología pueden conocer más sobre la búsqueda de vectores y cómo puede ayudarlos a no solo satisfacer, sino también superar las expectativas del cliente. Puede ayudar a transformar tu experiencia de búsqueda y ayudarte a cumplir tus metas empresariales.

Entonces, ¿qué es la búsqueda de vectores?

Mediante la búsqueda de vectores, se transforman el texto, el audio y las imágenes en representaciones numéricas y se aprovecha el aprendizaje profundo y el machine learning (ML) para interpretar el significado, la intención y el contexto de estas representaciones, con el fin de ofrecer resultados de búsqueda mucho más relevantes.

La búsqueda de vectores semánticos permite nuevas clases de búsqueda

Todos esperamos resultados de búsqueda altamente relevantes, sin importar cómo escribimos una consulta. Pero incluso las búsquedas de palabras clave abstractas requieren un alto grado de comprensión del lenguaje natural y un tiempo de respuesta rapidísimo. Si a esto le sumamos el deseo de una gama más amplia de experiencias de búsqueda (desde búsqueda de imágenes para compras visuales, búsqueda de audios como Amazon Alexa o recomendaciones visuales en una aplicación como Pinterest), queda claro que la búsqueda necesita adaptarse a la forma en la que buscamos.

La tecnología de búsqueda de vectores semánticos entiende mejor el lenguaje humano y puede interpretar diferentes formatos de datos, como el visual, el de audio y el texto no estructurado. Actúa como puente entre los datos no estructurados y la interpretación de la intención de un usuario (no solo sus palabras clave) para ofrecer una experiencia poderosa que no solo satisfaga, sino que supere potencialmente las expectativas.

La búsqueda de vectores puede impulsar ingresos reales 

La búsqueda de vectores ya se está usando ampliamente para mejorar la relevancia, impulsar las ventas y aumentar los ingresos.

Cómo aprovecha Spotify la búsqueda de vectores

Spotify no siempre ha usado la búsqueda de vectores para los podcast. En el pasado reciente, Spotify se basaba principalmente en las coincidencias de palabras clave. Este método de búsqueda arrojaba resultados que contenían todo lo que tuviera las palabras clave de búsqueda en sus metadatos indexados. Pero los usuarios no siempre escriben exactamente lo que desean. A menudo, no conocen los términos que deben usar o se expresan de maneras muy diferentes.

La búsqueda de vectores permitió a Spotify ofrecer contenido más relevante con un esfuerzo mucho menor al buscar coincidencias semánticamente correlacionadas, en lugar de necesitar coincidencias de palabras exactas. Por ejemplo, una búsqueda de "impacto de los autos eléctricos en el clima" ahora arroja resultados de "autos eléctricos y ecología" o "impacto ambiental de los vehículos eléctricos". En la búsqueda de vectores semánticos, se puede identificar la similitud de los términos "clima" y "ecología" o "auto eléctrico" y "vehículo eléctrico" sin la necesidad de que los ingenieros de búsqueda o los usuarios hagan algo.  

Cómo Home Depot ofrece resultados de búsqueda más relevantes con la búsqueda de vectores semánticos

Home Depot tiene una lista de existencias de más de dos millones de productos, incluidas las herramientas altamente especializadas. Los clientes tenían dificultades para encontrar la herramienta correcta que se ajustara a sus necesidades, lo que a menudo se traducía en varios intentos y frustración, y en un aumento de devoluciones para Home Depot. La implementación de la búsqueda de vectores semánticos les permitió ofrecer resultados más relevantes a sus clientes gracias a la combinación de búsqueda de vectores y de texto.

Por ejemplo, cuando un cliente busca la palabra clave "materiales para techos", también obtiene tejas. Esto le ha quitado un peso de encima al equipo de búsqueda de Home Depot porque ya no tienen que cargar descripciones de productos creativas, variaciones regionales ni palabras clave mal deletreadas en su índice de búsqueda. 

Conoce más acerca del procesamiento de lenguaje natural (NLP), la tecnología detrás de la búsqueda de vectores >> 

La búsqueda de vectores puede implementarse sin importar el tamaño de tu empresa

La búsqueda de vectores puede usarse para una amplia gama de casos de uso. Sin importar el tamaño de tu empresa ni la cantidad de datos que tienes, la búsqueda de vectores puede ayudarte a mejorar tu experiencia de búsqueda, si usas la herramienta correcta. Si usas la búsqueda de vectores, puedes lograr lo siguiente:

Mayor relevancia para impulsar un mayor interés

Si ofreces resultados más útiles a los usuarios, ellos se interesarán más en tu sitio web y en tus aplicaciones. Las búsquedas basadas en palabras clave no tienen buen rendimiento cuando las palabras pueden tener varios significados o son ambiguas. La búsqueda de vectores semánticos permite resultados más precisos, incluso con conjuntos de datos muy grandes. Aprovecha la tecnología de búsqueda semántica para arrojar resultados relevantes, incluso cuando los usuarios no conocen la palabra clave exacta. 

Un rendimiento más rápido, incluso con volúmenes de datos grandes

La búsqueda de vectores puede combinarse con una puntuación de búsqueda tradicional para mejorar la experiencia de búsqueda. De esta manera, se ofrecen resultados más relevantes más rápido o incluso con conjuntos de datos más grandes. Los algoritmos como vecino más cercano y vecino más cercano aproximado hacen uso de métodos eficientes para procesar y clasificar grandes volúmenes de documentos para búsquedas. 

Clases de búsqueda expandidas

Permitir nuevos tipos de búsquedas como imagen o audio con un motor de búsqueda de vectores, conocido como bases de datos de vectores, búsqueda semántica o búsqueda coseno. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede permitir a los visitantes del sitio cargar una imagen de un producto, como un vestido, y buscar productos similares. Esto genera interés y simplifica la búsqueda para algunos compradores.

La búsqueda de vectores semánticos interpreta el contexto, la intención y el significado de las búsquedas para que tus clientes no tengan que hacerlo

La búsqueda de vectores semánticos permite una mayor relevancia al determinar la intención, el significado y el contexto de una búsqueda. Para ello, se convierte una búsqueda en una representación numérica significativa, o vector, que se compara con un conjunto de datos para medir la similitud y encontrar los resultados más relevantes. Para tomar decisiones informadas, los líderes en tecnología necesitan lograr una comprensión técnica de alto nivel sobre la búsqueda de vectores, y existen tres componentes que deben conocer.

1. Convierte el texto en números con incrustaciones de vectores: Cualquier algoritmo necesita números para funcionar. Los vectores convierten el texto de las palabras clave en datos numéricos que capturan el contenido lingüístico del texto. Por ejemplo, se crearon dos modelos ampliamente usados (Word2Vec y BERT) al analizar grandes muestras de datos lingüísticos para entender la frecuencia de coocurrencia y la relación entre las palabras. Por ejemplo, el vector de "Canadá" puede estar cerca de "Francia" en una dirección y de "Toronto" en otra. Estos modelos nos permiten transformar palabras clave, oraciones o párrafos en incrustaciones de vectores que pueden compararse.

2. Busca más rápido con mejores algoritmos de búsqueda: Otro componente esencial de la búsqueda de vectores es un algoritmo de alto rendimiento para comparar y arrojar resultados relevantes rápidamente incluso al comparar miles de millones de documentos. Esto puede incluir el vecino más cercano aproximado (ANN), que es una forma de búsqueda por proximidad, para encontrar los resultados en un conjunto determinado que sean los más cercanos (más similares) a una búsqueda específica. ANN se ejecuta de manera eficiente y escala a grandes conjuntos de datos mientras mantiene el rendimiento. Para mejorar la velocidad de búsqueda, se genera un gráfico para navegar por todos los puntos de datos y mapear rápidamente un vector a las coincidencias más similares.  

3. Descubre resultados similares con métricas de distancia: Los vectores permiten básicamente asignar a cada palabra clave un conjunto diferente de coordenadas que pueden usarse para evaluar la similitud entre una búsqueda y un documento, al medir la distancia a la que aparecen los términos de búsqueda. Mientras más corta sea la distancia entre los vectores, más similar será el contenido. Las mediciones como la similitud coseno sirven para determinar la similitud entre dos secuencias de números y vectores para arrojar los resultados más similares.

Cómo obtener todos los beneficios de los motores de búsqueda de vectores, rápido

Si bien algunas soluciones pueden prometer una mejor experiencia de búsqueda, Elastic es conocido como el líder en tecnología impulsada por búsqueda. Nuestros clientes pueden experimentar beneficios rápidamente al usar la plataforma Elastic y perfeccionar de manera continua su experiencia de búsqueda con nuevas funciones innovadoras, como la búsqueda de vectores. 

¿Por qué usar Elastic para la búsqueda de vectores?

En Elastic, ofrecemos una ruta de despliegue fácil para implementar la búsqueda de vectores y las búsquedas híbridas, para que puedas empezar a mejorar tu experiencia de búsqueda de inmediato. Esto se debe a que nuestra búsqueda de vectores combina varios métodos de relevancia de búsqueda y te brinda todas las ventajas de Elastic (rendimiento, simplicidad y personalización), con el poder de la búsqueda de vectores. 

Puedes desplegar la búsqueda de vectores para abordar las brechas más grandes en tu experiencia de búsqueda.

Elastic ofrece un rendimiento de búsqueda más rápido para grandes cantidades de documentos. Para mejorar la velocidad de búsqueda, Elastic usa un gráfico que se genera para navegar por todos los puntos de datos y mapear rápidamente un vector a las coincidencias más similares. En este enfoque hacia la búsqueda de similitudes de vectores, se usa un algoritmo llamado Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Para acelerar el rendimiento de la búsqueda, se admite HNSW de varias capas, lo que te permite atravesar el grafo más rápido. Las nuevas capas optimizan la ruta de búsqueda, ya que cada capa superior adicional tiene menos puntos de datos, lo que requiere menos saltos entre puntos de datos en una distancia mayor para encontrar al vecino más cercano. 

Elastic ofrece una solución fácil e integrada de extremo a extremo. Tal como mencionamos anteriormente, la búsqueda de vectores semánticos requiere la entrada de incrustaciones de vectores para determinar la similitud. La mayoría de las soluciones requiere un proceso externo para generar incrustaciones de vectores, por ejemplo, para texto que puede ser una red neural profunda, pero no Elastic. La ventaja de la búsqueda de vectores de Elastic es la facilidad con la que crea soporte para las incrustaciones de vectores.

Para ello, usa el tipo de campo de vector denso, que almacena vectores densos como valores flotantes y puede usarse para encontrar rápidamente resultados similares con la API de búsqueda Elastics kNN. Esto permite simplificar la implementación y te permite generar vectores más fácilmente. Los equipos pueden experimentar valor inmediatamente. Además, puedes aprovechar Elastic para distribuir, calcular y escalar vectores, así como mejorar el rendimiento y reducir los costos. 

Elastic trabaja a tu favor: personalízalo según tus necesidades. Elastic admite PyTorch, que te da el control total para desplegar tu propio modelo. Puedes personalizarlo para tus necesidades o industria específicas para ofrecer una ventaja competitiva. Elastic también ofrece modelos listos para usar a través de HuggingFace como opción de inicio rápido que aprovecha una comunidad creciente de modelos líderes de lenguaje. 

Una mejor búsqueda es buena para tu empresa

La creciente demanda de los clientes hace que la oferta sea una excelente experiencia de búsqueda imprescindible. Afortunadamente, la búsqueda de vectores semánticos es una tecnología evolutiva que se basa en la promesa de una excepcional experiencia de búsqueda. Ya sean nuevos tipos de búsquedas, resultados más rápidos, mayor relevancia o personalización, Elastic puede ayudarte a cumplir las expectativas. Para continuar tu viaje, conoce cómo causar un verdadero impacto con la búsqueda de vectores usando nuestro blog técnico.