Արդյոք, ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են: Keyword-First Search Can't Scale to AI. Here's What Replaces It

Ձեր ինժեներային թիմը պետք է ավելացնել սմարթային որոնման. Դուք աշխատում եք Algolia. Նրանք պարզապես ավելացել են vektor- ները. Դուք թույլ է տալիս այն եւ սպասում եք հագուստը: Արդյոք, դուք ստանում եք երեք ամիս ինտրաֆորմացիայի գոտի: Հիմնական մակերեսը պետք է տարբեր տվյալները, քան ձեր սխալվեստը: արտադրանքի առանձնահատկությունները, օգտվողների գործառույթների սխալներ, բիզնես լոգիկա: Ամեն Relevance tweak- ը նշանակում է ամեն ինչ վերլուծելու համար: Հիբրիտական հարցերը կանգնած են երկու տարբեր համակարգերի վրա, միացելով արդյունքները ծրագրային կոդըում: Դուք վերլուծում եք միասնական ինտրաֆորմացիա: Algolia- ը search interface- ի համար, ձեր ծառայությունները ներարկման եւ անձնականության համար, կլուծման կոդը, որոնք կապում են նրանց հետ: Երեք ամիսվա ընթացքում, դուք հասկանում եք, որ դուք ավելի շատ ժամանակ եք աշխատում դիզայնային սահմանափակման հետ, քան փոստի որակի բարելավման համար: Ձեր թիմը չի վերլուծում Relevance- ի մասին: Նրանք կառավարում են Infrastructure Workarounds- ը: Սա այն ժամանակ է, երբ դուք հասկանում եք, որ դուք չեք ավելացնել մի առանձնահատկություն: Դուք վերահսկում եք AI- ի բնական պահանջները մի այլ ժամանակի համար կառուցված ինտրաֆորմացիայի վրա: Ինչի համար սեղմվում է սեղմման հարցը Ինչպե՞ս է դա կատարվում, մենք պետք է տեսնում ենք, թե ինչ սեղմման խոսքերն պետք է լուծել: Algolia- ի նման սերտիֆիկի որոնման մեքենաներ արագ, ճշգրիտ տեսանյութեր են լուծել: Շատ արագ, ճշգրիտ տեսանյութեր են ստեղծվել strukturated catalogs- ում: Որպես համարվում է հարցը, ինչպիսիք են «լուսանկարների չափը մեծ է», անմիջապես վերցնում են ճշգրիտ սերտիֆիկները, սեղմել են սերտիֆիկները (լուսանկարներ, նյութեր, չափներ) եւ տեղադրել են պարզ սխալներ, ինչպիսիք են հայտնիությունը կամ գինը: Նրա լուծումը (բորմատֆիկների հետ BM25 ստանդարտման) սերտիֆիկ եւ արդյունավետ է: Բարձրեք սերտիֆիկի սերտիֆիկի պայմանները, ավելացեք ստանդարտային ք Այս դիզայնը հարմարավետ է Classic e-commerce search, documentation lookups, catalog browsing. Keyword search- ը ապահովում է ճշգրիտ սխալները, արագ Faceting- ը, եւ հարմարավետ ranging- ը հպարտ արդյունավետությամբ: Հիմնական պահանջները փոխվել են: Հիմնական պահանջները փոխվել են: Հիմնական պահանջները նշանակում են, որ «պասկածում են այդ սխալների հետ միասնական ֆայլերը»: Այժմ դա նշանակում է, որ «պասկածում են մի քանի սխալների հետ, եւ կասկածում են հարմարավետ, contextual relevance- ի վրա»: Դա ոչ մի առանձնահատկություն սխալը: Դա մի դիզայնային սխալը: Հիմնական համակարգը, որը արագ եւ հուսալի է, այն է, ինչը AI- ի տունավոր սխալը կասկածում է: AI Native Search Shift- ը Այս դիզայնային սխալը չպետք է իմանալ, այն հզորեցված է, թե ինչն է ճշգրտությունը, թե ինչն է իմանալ. Հիմնական որոնման հարցերը ոչ մի պարզ սեղմման հարցեր են. ChatGPT- ի սկսածից հետո Algolia- ի CTO-ը գրել է, որ տեսնում է երկու անգամ ավելի շատ սեղմման հարցերի համար: Օգտագործողները պահանջում են բնական լեզու: Որ հարցը, ինչպիսիք են «մարթոնային դասընթացների համար հարմարավետ սեղմման սեղմիչ» $ 150- ի ընթացքում, չի տեսնում սեղմման հարցերի սեղմիչներ: Այն ցույց է տալիս, որ նշանակում է, որ սմարթոնային իմանալը ( ինչն է հեշտ է սեղմիչների համար?), թվային սահմանափակները (մարթոնների գինը), եւ կատեգորիկ սեղմիչներ (պրանքային տեսակը, օգտագործման տեսակը) Դա ոչ մի փաթեթավոր զարգացման չէ: Դա փաթեթավոր փոփոխություն է: Օգտագործողների սպասարկությունները փոխվել են մի գիշերվա ընթացքում: Դուք այսօր կատարում եք ինտրաֆորմացիա ընտրություններ, որոնք որոշում են ձեր փաթեթավորման արագությունը հաջորդ 5 տարի համար: Նրանք թիմերը, որոնք վերահսկում են AI- ի բաղադրիչ բաղադրիչները, կարող են շաբաթականորեն վերահսկել Relevance- ի մասին: Նրանք, որոնք փաթեթավորում են սմարթֆիլմները, ամիսներ են աշխատում յուրաքանչյուր բարելավման համար: Ձեր մրցույթները այս ընտրությունը կատարում են այժմ: AI Native Search- ը պահանջում է: Semantic comprehension across unstructured text, ոչ termin matching- ը Multi-Signal Scoring- ը համատեղում է ներգրավվածությունները, գործառույթային տվյալները, բիզնես համակարգեր եւ metadata- ը միասնական ranging- ում: Ապրանքներ, որոնք փոխանցում են օգտագործողը եւ պատմությունը Multimodal ճշգրիտություն բուժում text, images, struktured attributes, եւ time signals Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված Այս կարողությունները անհրաժեշտ են ինտեգրման ինտեգրման ինտեգրման մակարդակում: Ինչպե՞ս եք ինտեգրել տվյալները, կառուցել հարցեր, գնահատել արդյունքները: Նրանք ոչ միասնական առանձնահատկություններ են, որոնք դուք համատեղում եք միասին: Հիմնական դիզայնային հավելվածները փոխվել են: Keyword- ի առաջին պլատֆորմները չեն նախագծված այս համար, եւ ճշգրտությունը ցույց է տալիս բնական ձեւով: Ինչպե՞ս կասկածեք, թե ինչ է սխալը: Where Keyword-First Architecture Hit the Wall Ահա, թե ինչպե՞ս է սեղմվում սխալը: Այսպիսին է, թե ինչպե՞ս սեղմվում է սխալը: Breaking Point #1: Schema Rigidity- ը հանդիպում է Complex Scoring- ի հետ You are building e-commerce product search. You need to rank by semantic similarity, user behavioral signals, business constraints, and recentity. Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված «Եվ պետք է բացահայտել, թե ինչպես են նրանք համատեղում»: «Մենք կարող ենք բացահայտել, թե ինչպես են գտնվում սենմետիկորեն հարմար արտադրանքը, վերլուծվել է փոխանակման մակարդակով, փաթեթավորվել է մանրամասի հետ, վերլուծվել է մանրամասների հետ» - Դուք գրում եք custom merge logic- ը, կառավարում եք cache invalidation- ը տարբեր համակարգերի մեջ, հավատում եք, որ ձեր ծրագրային մակարդակը վերլուծում է այն, ինչ դուք ուզում եք: Արդյոք, ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են: Breaking Point #2: Vector- ը որպես Bolt-On vs. First-Class Primitive Սեղմեք Enter կամ Click to view image in full size «Մենք ավելացել ենք vektor search-ը» հաղորդագրությունը հուսալի է, ապա դուք կառուցել եք hybrid retrieval- ը եւ գտնել եք սխալները: Հեղինակային գրառույթների հետազոտությունը կատարվում է վերլուծված index- ում: Vector- ի հետազոտությունը տեղադրվում է մի մասնավոր սերտիֆիկայի վրա: Հեղինակային գրառույթների հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտության հետազոտ Ինչպե՞ս կարող եք ստանդարտել սերտիֆիկայի հարմարավետությունը եւ vektor- ի հարմարավետությունը: Ինչ կլինի, երբ սերտիֆիկայի հետազոտությունը տպագրում է 100 արդյունքների, բայց vektor-ները տպագրում են միայն 10 հարմարավետ արդյունքների: Դուք գրում եք ranging logic- ը, որը պետք է լինել սերտիֆիկայի աշխատանքը, առանց կատարման optimizations- ի կամ evaluation frameworks- ի, որոնք ներառում են սերտիֆիկայի մակերեսում: Հաճախորդային օգնության հետազոտություն տոմսերի, դոկտորների եւ զրուցման գրասենյակների միջեւ: օգտվողները պահանջում են բնական լեզուով հարցնել, բայց պետք է ճշգրիտ սխալները տոմսերի ID- ում, սխալների կոդըներում, արտադրանքի անուններում: Սամանտիկը միայն անում է ճշգրտությունը: Սամանտիկը պարզապես անում է, թե ինչ է նշանակում. Բոլտոնային դիզայնում դուք կարող եք վերահսկել այս խնդիրը: Հատկեք ինդեսերը, միացեք լոգիկը, վերահսկել անսահմանափակությունները: Հատկեք ինդեսերը, քանի որ ինդեսերը անսահմանափակ են, այլ ոչ մի սերտիֆիկ սերտիֆիկը, որը փոխում է Search- ի գործառույթը: Breaking Point #3: The Iteration Gap Վիքիպահեստում Լավագույն սահմանափակման տարածքները, երբ ստուգում եք Search Quality- ը համակարգչականորեն: Ի AI- ի տունագրական որոնում, relevantity- ը փորձնական է: defin metrics, run evaluations, iterate. Keyword- ի առաջին պլատֆորմները չեն ստեղծվել այս համար. Դուք ստանում եք konfiguration parameter- ը, որը կարող եք մանրաձայնորեն փոխել եւ evaluate- ի հետ eyeballing արդյունքների միջոցով. No first-class support for evaluation datasets, metric tracking, or A/B testing. Արդյոք, դուք ցանկանում եք ձեր սեփական ներգրավման մոդել, custom reranking, ձեր personalization համակարգը. In closed SaaS, դուք կամ օգտագործեք այն, ինչ նրանք ապահովում են, կամ կառուցել parallel ինտրաֆորմացիա. Այսպիսով, դուք աշխատում եք սենյակային համակարգերի համար: Algolia- ը սենյակային խոսքի որոնման համար, ձեր բաղադրիչների բաղադրիչը, ձեր բաղադրիչը բաղադրիչների ստանդարտման եւ բաղադրիչների համար: Դուք վճարում եք կառավարված որոնման համար, իսկ ստեղծում եք այն բաղադրիչները, որոնք պետք է գործել: Հատկությունը ոչ միայն ֆինանսական չէ: Դա գործառույթային հարմարավետությունը, տվյալների սխալագրությունը, Frankenstein- ի բաղադրիչների կառավարումը: Արդյոք, դուք չեք կարող արագ փորձել նոր դիզայններ կամ ստուգել, թե՞ փոխանցումներ բարելավում են ճշգրիտությունը: Դուք փոխանցում եք պարամետրերը մի համակարգում, որը չի նախագծված evaluation-driven AI search- ի համար: AI-Native Search Infrastructure Վիքիպահեստում Երկու դիզայնային պատճառներ, որոնք ուղղակիորեն լուծում են այդ ծախսերը: Principle #1: First class AI primitives Հիմնադրումներ, մոդելներ, եւ hybrid retrieval- ը ոչ մի առանձնահատկություն չէ, որը փաթեթավորվում է սերտիֆիկ սերտիֆիկի հետ: Նրանք սերտիֆիկի սերտիֆիկի սերտիֆիկներ են: Հիմնադրիչ սերտիֆիկը նախագծված է բազմաթիվ սերտիֆիկի փաթեթավորման համար, ոչ միայն սերտիֆիկի սերտիֆիկի համար, այլեւ միասնական ինտրաֆիկի համար, ինչպես նաեւ միասնական մեխանիզմների համար: Սերտիֆիկները բնականորեն տպագրում են, որ «սերտիֆիկ սերտիֆիկը սերտիֆիկի սերտիֆիկի համար 0.7 ում, սերտիֆիկի սերտիֆիկ Հիմնական # 2: Flexible logic ownership Պլատֆորմը վերահսկում է արտադրության խնդիրները: indexing է scale, query latency, հավասարավետությունը, վերահսկողությունը. Դուք վերահսկում եք search logic: Ձեր ներարկման մոդելներ, scoring գործառույթներ, customization. Սա չեն konfiguration parametrs. Դա programable ինտրաֆորմացիա. Plug in custom models, implement business-specific ranking, integrate existing personalization systems, բոլորը առանց parallel ինտրաֆորմացիա. Հիմնական #3: Multi-attribute architecture Սպիտակ փոստերը ներառում են բազմաթիվ տվյալների տեսակի: text, numerical constraints, categorical filters, temporal signals, behavioral data. AI search infrastructure- ը ներառում է այդ տարբեր, բայց համատեղելի ներարկումներ, ոչ մի մի մի vector- ի համար: Searching “accessible luxury hotels near the beach with good reviews” separately encodes semantic understanding, numerical constraints, and quality signals, then coordinates them at query time without losing attribute specific information. Հեղինակ #4 : Eval driven by design Հիմնական բարելավումը պահանջում է հարթակ, որը աջակցում է ամբողջ evaluation loop- ը: defining metrics, running experiments, tracking performance, A/B testing changes.This is not a afterthought.It is built into how the platform works.Iterate on relevance with the same speed as any ML system, քանի որ հարթակ բուժում է evaluation and experimentation as first-class workflows. Նրա նպատակը չի փոխարինել Search Infrastructure- ի բոլոր բաղադրիչները: Դա սխալում է Infrastructure- ի բաղադրիչների բաղադրիչները այն հետ, ինչ AI- ի բաղադրիչները իրականում պահանջում են: Patch կամ Rebuild? Հիմնականում, ամեն շաբաթ, հեռավորությունը այն միջեւ, թե ինչ սեղմում է առաջին սեղմում պլատֆորմները կարող են արտադրել, եւ ինչ օգտագործողները очекуում են, ավելի մեծ է: Երբեմն, սեղմում սեղմում սեղմում պլատֆորմների կառավարման ծախսերը ավելի մեծ են: Այս մասին չէ, որ ձեր բաղադրիչը կտրելու համար: Այն մասին է, որ հասկանում եք trajectory- ից: Բոլոր բաղադրիչները (բաղադրիչների գոտի ինտրաֆորմացիա, ծրագրային բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչը, մանրամասն relevance tuning) տեխնիկական բաղադրիչներ են: Այս բաղադրիչները բաղադրիչներ են: Երբ բաղադրիչները ձեր արտադրանքի կենտրոնանում են, երբ օգտագործողների պահանջները աճում են, քանի որ դուք ցանկանում եք ավելի արագ բաղադրիչների բաղադրիչներ, դիզայնային բաղադրիչը դարձնում է բաղադրիչը: Հիմնական հարցը չէ, որ «Ինչպե՞ս կարող ենք սեղմել սեղմման խոսքը AI- ի համար»: Դուք կարող եք: Մարդիկ կարող են անել, շատ տեխնոլոգիաների փորձի հետ եւ խելացիության հետ: հարցը այն է, թե ինչ է ծախսը: Բարձրությունը: Ինչքան արագ կարող եք փորձել եւ բարելավել: որակի կետը: ինչ կարող է լինել այդ հագուստներում: Երբ հաճախորդները կարծում են, որ սերտիֆիկայի որակը կախված է բնական լեզուի գիտելիքի եւ անձնական արդյունքների համար, իսկ սերտիֆիկայի հարմարավետությունը պետք է վերահսկողելու եւ վերահսկողելու միջոցով, այն կարեւոր է, որ սերտիֆիկայի սերտիֆիկը կախված է: Սերտիֆիկայի առաջին սերտիֆիկների պլատֆորմները ոչինչ չի ստեղծվել այս համար: AI- ի բնական սերտիֆիկայի համար կառուցված ինտրաֆիկայի այս պահանջները վերահսկվում են. Երբ դուք այսօր ստանում եք ինտերնետային որոշումներ, ապա պետք է որոշեք, թե դուք շաբաթականորեն փոխանցում եք Relevance- ի մասին, կամ շաբաթվա ընթացքում փոխանցում եք ինտերնետային վերլուծման համար: Այս թիմերը, որոնք արագ են փոխանցում, ոչ թե ամենամեծ ինժեներների են: Նրանք նրանք են, որոնց ինտերնետը համատեղում է այն, ինչ AI- ի տունավոր վերլուծությունը իրականում պահանջում է: Այս փոխանցման մասին չէ, թե ինչ կարող է լինել: Այն խոսում է, թե ինչ է устойчиво: Երբ ձեր որոնման պահանջները աճում են: Դուք փնտրում եք ձեր ինտրաֆորմացիա, կամ կառուցում եք այն հետ: Ready to evaluate your options? Vector DB- ի համեմատություն — համեմատեք 30+ vektor databases- ը VectorHub- ը - գործնական ուղեցույցներ AI- ի բաղադրիչի որոնման ստեղծման համար Superlinked — AI- ի տունավոր Search Infrastructure- ը Vector DB համեմատություն VectorHub- ը Superlink