Что такое семантический поиск внутри эмбеддингов?

Основная идея

Семантический поиск внутри эмбеддингов решает проблему традиционного полнотекстового поиска, который опирается на лексическое совпадение. Вместо сравнения строк, он сравнивает смысловые представления текстов. Эмбеддинги — это плотные векторы чисел, которые генерируются нейросетями (например, BERT, Sentence-BERT) и кодируют значение слова, фразы или целого документа в многомерном пространстве. Близкие по смыслу тексты оказываются рядом в этом пространстве.

Как это работает

Процесс состоит из нескольких шагов: сначала все документы индексируются — каждый текст преобразуется в вектор и сохраняется в векторной базе данных (например, FAISS, Pinecone). При поиске запрос также превращается в эмбеддинг, после чего вычисляется расстояние до всех векторов документов. Чаще всего используется косинусная близость, которая измеряет угол между векторами и не зависит от их длины. Результаты сортируются по убыванию близости.

// Пример на Python с использованием sentence-transformers
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
docs = ["котик спит", "собака бегает", "кот отдыхает"]
doc_vectors = model.encode(docs)
query = "пушистый котенок"
query_vector = model.encode([query])[0]

# Косинусная близость
similarities = np.dot(doc_vectors, query_vector) / (np.linalg.norm(doc_vectors, axis=1) * np.linalg.norm(query_vector))
print(similarities)  # [0.85, 0.32, 0.78]

Применение

Семантический поиск используется в поисковых системах, чат-ботах, рекомендательных системах, системах вопросно-ответного типа и для поиска по базе знаний. Он особенно полезен, когда пользователи формулируют запросы естественным языком, а документы содержат синонимы или разные формулировки. Например, запрос «как починить кран» найдет статью «устранение протечки в смесителе».

Вывод

Семантический поиск на эмбеддингах стоит применять, когда важна смысловая релевантность, а не точное совпадение слов. Он требует предварительной индексации и выбора модели эмбеддингов, но дает значительно более качественные результаты для сложных запросов и больших объемов текстов.