Nếu bạn có theo dõi các xu hướng tìm kiếm mới nhất, hẳn bạn đã từng gặp phải thuật ngữ “vetor search” – “tìm kiếm vector”. Hầu hết mọi người khi tìm hiểu và nghiên cứu về chủ đề này đều cảm thấy khá bối rối và càng đọc càng khó hiểu.
Tìm kiếm vector thực sự rất phức tạp, nhưng điều đó không có nghĩa là bạn không thể hiểu được nó. Và bạn cũng nên hiểu rằng vector search không phải là tương lai của việc tìm kiếm như hybrid search (tìm kiếm kết hợp).
Top 10 Search Engine phổ biến nhất 2022
Mục lục
Vector là gì?
Các vector trong ngữ cảnh machine learning (học máy) chỉ những nhóm số đại diện cho một đối tượng nào đó như hình ảnh, từ ngữ hoặc bất kỳ thứ gì khác mà bạn có thể nghĩ ra.
Vậy thì lợi ích của vector là gì và chúng được tạo ra như thế nào? Hãy cùng bàn về nguồn gốc của vector trong machine learning: Machine learning tạo ra vector bằng cách tìm các mẫu trong dữ liệu.
Tại sao các vector có nhiều sức mạnh đến như vậy?
Các vector có ảnh hưởng mạnh mẽ vì chúng có thể tính toán và xem xét rất nhiều dữ liệu.
Ví dụ: thuật toán Google Dịch xem xét hàng tỷ từ ngữ và câu để tìm ra cách hoạt động của ngôn ngữ.
Đó là lý do tại sao nhiều người dùng lại thích sử dụng vector để tìm kiếm. Với nhiều dữ liệu, vector có thể tìm thấy những kết nối giúp các thuật toán trở nên thông minh hơn.
Bên cạnh đó, một số chuyên gia nhận định rằng tìm kiếm vector rồi sẽ thay thế hình thức tìm kiếm từ khóa truyền thống như chúng ta vẫn thường làm. Tuy nhiên điều này không có nghĩa là tìm kiếm từ khóa sẽ cho kết quả liên quan trong một sớm một chiều.
Sẽ quá lạc quan nếu nói rằng phương pháp tìm kiếm vector mới này sẽ hoàn toàn tiếp quản và biến tìm kiếm từ khóa trở thành thừa. Tìm kiếm từ khóa đã tồn tại từ rất lâu và nó sẽ không sớm mất hết giá trị.
Tìm kiếm vector và tìm kiếm từ khóa đều có thế mạnh riêng và chúng sẽ hoạt động tốt nhất khi phối hợp cùng nhau.
Vector search cho các truy vấn đuôi dài
Nếu như bạn làm việc trong lĩnh vực tìm kiếm, hẳn bạn đã rất quen thuộc với các long tail queries (truy vấn đuôi dài). Khái niệm này được dùng để mô tả nội dung digital và chỉ ra các sản phẩm phổ biến hơn nhiều so với những cái khác. Tuy nhiên vẫn có nhiều sản phẩm tách biệt mà người dùng quan tâm.
Vector search là vô cùng tốt cho những truy vấn dài và độc đáo hơn – hay còn gọi là truy vấn “đuôi dài”. Điều này là bởi vì nó có thể phân tích mối quan hệ giữa các sản phẩm ngay cả khi không thiết lập các từng đồng nghĩa và liên quan.
Ví dụ: nếu một người dùng tìm kiếm sản phẩm váy màu hoa cà, vector search cũng sẽ sẽ hiển thị kết quả váy màu hồng và tím.
>>>>Xem thêm: Long tail keywords là gì và 9 Cách tìm kiếm Long tail keywords hiệu quả
Hơn thế nữa, tìm kiếm vector còn đặc biệt hữu ích cho những truy vấn ngôn ngữ dài và tự nhiên.
Ví dụ: một truy vấn như “cái gì để giữ lạnh cho đồ uống” sẽ hiển thị tủ lạnh trong một search vector được điều chỉnh tốt. Trong khi với tìm kiếm từ khóa, bạn sẽ chỉ có thể thấy các kết quả có chứa văn bản đó trong mô tả sản phẩm.
Nói cách khác, tìm kiếm vector nâng cao số lượng kết quả được tìm thấy hoặc việc thu hồi các kết quả tìm kiếm.
Vector search hoạt động như thế nào?
Công cụ vector search hoạt động bằng cách lấy các nhóm số và đặt câu hỏi: “Nếu vẽ biểu đồ các nhóm số này dưới dạng đường thì những nhóm nào gần nhau nhất?”
Để hình dung rõ hơn, hãy nghĩ đến các nhóm chỉ có hai con số. Nhóm [1,2] sẽ gần với nhóm [2,2] hơn là với nhóm [2.500].
Tất nhiên là trên thực tế, mỗi vector có đến hàng chục con số bên trong. Chúng được “vẽ đồ thị” trong một số lượng lớn nhiều kích thước, điều làm cho chúng trở nên rất khó để hình dung.
Nhược điểm của vector search
Mặc dù vector search có rất nhiều ưu điểm, nhưng cũng tồn tại một số nhược điểm khi sử dụng phương pháp tìm kiếm này.
Nhược điểm chính của search vector là chi phí. Tất cả machine learning được yêu cầu cho vector search đều làm tăng chi phí của loại tìm kiếm này.
Thêm vào đó, việc lưu trữ các vector sẽ tốn kém hơn so với việc lưu trữ một index tìm kiếm dựa trên từ khóa. Không những thế, tìm kiếm trên các vector thường chậm hơn so với tìm kiếm bằng từ khóa.
Những lợi ích của tìm kiếm từ khóa – keyword search
Mặc dù tìm kiếm từ khóa nhanh hơn tìm kiếm vector, nhưng tìm kiếm vector cung cấp những kết quả chính xác hơn.
Tìm kiếm từ khóa có lợi cho các truy vấn heading. Vì lý do này, tìm kiếm từ khóa là lý tưởng cho các truy vấn head – những truy vấn phổ biến nhất.
Các truy vấn head có xu hướng ngắn hơn và dễ tối ưu hóa hơn. Điều đó có nghĩa là nếu một từ khóa không khớp với phần văn bản đúng bên trong bản ghi, nó thường được phát hiện thông qua phân tích và bạn có thể thêm một từ đồng nghĩa.
Bởi vì tìm kiếm vector hiệu quả với các truy vấn đuôi dài, hai phương pháp tìm kiếm này sẽ hoạt động tốt nhất khi phối hợp cùng nhau. Bằng cách này, bạn có thể bao quát tất cả cơ sở dữ liệu của mình và đảm bảo tất cả các loại truy vấn đều đang khớp với kết quả thích hợp.
Bảng xếp hạng trên những nguồn tìm kiếm
Việc xếp hạng hồ sơ từ hai nguồn khác nhau thường khá khó khăn. Lý do là hai cách tiếp cận sẽ có những cách tính điểm khác nhau.
Một ví dụ là tìm kiếm vector sẽ trả lại điểm số, trong khi một vài công cụ tìm kiếm dựa trên từ khóa thì không.
Tuy nhiên, ngay cả khi các thuật toán tìm kiếm dựa trên từ khóa mang về một điểm số thì không có cơ sở nào đảm bảo rằng 2 điểm số này tương đương nhau.
Một tùy chọn khác đó là là đặt tất cả kết quả thông qua công cụ vector hoặc quá trình tính điểm của công cụ từ khóa. Ưu điểm của việc này là bạn sẽ nhận được thêm phần thu hồi từ công cụ vector. Tuy nhiên, vẫn sẽ kèm theo đó là một vài nhược điểm.
Ví dụ: Các kết quả bổ sung được thu hồi từ công cụ vector có thể sẽ không được đánh giá là có liên quan dựa trên điểm từ khóa – nếu không, chúng đã xuất hiện trong tập kết quả rồi.
>>>>Tham khảo thêm: Google Keyword Planner là gì ? Cách nghiên cứu từ khóa hiệu quả
Tìm kiếm vector như một cách dự phòng
Một số công cụ tìm kiếm sẽ không trình bày kết quả dưới dạng hỗn hợp mà hiển thị kết quả từ khóa trước và kết quả vector thứ hai. Ý tưởng là nếu một tìm kiếm không cho ra nhiều kết quả, thì kết quả vector vẫn có thể hữu ích.
Hãy nhớ rằng tìm kiếm vector được thiết kế để tăng cường truy lại hoặc tìm thêm kết quả, vì vậy, nó có thể phát hiện ra các kết quả có liên quan mà tìm kiếm từ khóa đã bỏ qua.
Đây có thể được xem là một biện pháp tạm thời phù hợp, những không phải là tương lai của hybrid search thực sự. Hybrid search thực sự sẽ xếp hạng nhiều nguồn tìm kiếm trong cùng một tập hợp kết quả bằng cách tạo ra điểm số có thể so sánh giữa các nguồn khác nhau.
Điều này sẽ cho phép các kết quả tìm kiếm chính xác và toàn diện hơn, mang đến cho người dùng trải nghiệm tốt nhất có thể.
Kết luận
Vector rất mạnh trong khả năng tìm kiếm thông qua số lượng lớn dữ liệu và cung cấp các kết quả có độ liên quan cao. Với tìm kiếm theo ngữ nghĩa, tất cả dữ liệu bạn có sẽ được index và khi dữ liệu được truy vấn có thể cho ra kết quả với độ liên quan cao. Tuy nhiên con người vẫn là yếu tố quyết định và đánh giá kết quả cuối cùng.
Trên đây là những thông tin về vector search mà Top On Seek mong muốn chia sẻ đến bạn. Hy vọng những kiến thức từ bài viết “Tìm kiếm theo ngữ nghĩa với vector” sẽ có thể giúp ích cho bạn trong cuộc sống. Đừng quên theo dõi nhiều bài viết thú vị khác tại Top On Seek nhé!
Nguồn: Semantic Search With Vectors
Xem thêm:
