10 dicas para escolher a solução certa de pesquisa vetorial

Você está procurando algo online, mas não consegue lembrar o nome.

Descrever na barra de pesquisa está se mostrando inútil. Você está preso. Você desiste.

Não mais — com a pesquisa vetorial, essa situação felizmente é um problema do passado.

Este artigo disseca a importância da pesquisa vetorial, fornece casos de uso do mundo real e oferece 10 dicas para escolher a solução certa para o seu negócio.

Importância da pesquisa de imagens vetoriais

A pesquisa de imagens vetoriais se refere a uma combinação única de serviços de pesquisa baseados em vetores e soluções OpenAI que transformam e aprimoram as funcionalidades de pesquisa de imagens.

Vetores e IA capacitam empresas a criar sistemas de recuperação de imagens personalizados com recursos de pesquisa semântica aprimorados.

Esses sistemas localizam imagens de alta qualidade correspondentes com base em palavras-chave. Eles vetorizam texto e imagens e os salvam em bancos de dados vetoriais. Eles então usam a função de similaridade semântica para corresponder as consultas do usuário com os visuais certos.

A pesquisa vetorial de imagem para imagem tem o potencial de remodelar a maneira como os usuários da Internet navegam na web em busca de itens, serviços ou produtos, permitindo uma pesquisa de imagens mais relevante e precisa, mesmo em casos complexos.

A importância dos bancos de dados vetoriais

Os bancos de dados vetoriais — também conhecidos como mecanismos de busca vetorial, busca semântica ou busca de cosseno — procuram os vizinhos mais próximos de uma determinada consulta vetorizada.

Esses bancos de dados codificam informações em espaços vetoriais, permitindo consultas rápidas de similaridade, aumentando assim a eficiência dos aplicativos de busca.

Os principais recursos dos bancos de dados vetoriais incluem:

• Modo de dimensionamento automático
• Arquitetura sem servidor
• Espaço de alta dimensão para dados vetoriais
• Pesquisa de similaridade vetorial da unidade de processamento gráfico (GPU)

Os principais aplicativos dos bancos de dados vetoriais incluem:

• Chatbot de controle de qualidade generativo: Eles respondem às consultas do usuário com base no contexto por trás do texto de origem.
• Detecção de anomalias: Os bancos de dados vetoriais podem identificar diferenças nos dados para detectar uma ampla gama de anomalias.
• Bases de conhecimento proprietárias: Os bancos de dados vetoriais são vitais para a construção de bases de conhecimento acessíveis, pesquisáveis ​​e semanticamente estruturadas para empresas.
• Geração de código: Ferramentas avançadas de banco de dados vetoriais, como o Github Copilot, podem depurar, concluir e gerar sequências de codificação.
• Otimização de mecanismos de busca (SEO): Comparado aos mecanismos de palavras-chave, o significado semântico permite recursos de busca mais avançados.
• Geração de vídeo, áudio e imagem: Ferramentas com tecnologia de IA, como o Midjourney, utilizam bancos de dados vetoriais e modelos de texto para imagem para gerar resultados mais precisos com base na entrada do usuário.
• Sistemas de recomendação: Os bancos de dados vetoriais permitem que você crie sistemas de recomendação de ponta.

Pesquisa de vetor semântico

A pesquisa de vetor semântico é uma solução inovadora de recuperação de produtos de autoaprendizagem que usa modelos de ML para ajudar as empresas a atingir metas de negócios, como melhorar as taxas de conversão, aumentar o atendimento de pedidos e atingir uma taxa de cliques (CTR) mais alta.

A pesquisa de vetor semântico requer histórico de engajamento do cliente e dados de catálogo para treinar seus modelos de aprendizagem para entender promoções, estratégias de preços, descrições de produtos, avaliações de clientes, imagens, atributos e muito mais.

Esses sistemas de pesquisa usam dados ocultos para representar consultas de produtos como vetores semânticos. Eles agrupam consultas de produtos semelhantes para agilizar recomendações de produtos com base nas correspondências mais relevantes.

As principais vantagens da pesquisa de vetor semântico incluem:

• Recursos de autoaprendizagem
• Interpretação profunda de consultas
• Classificação de resultados mais alta
• Foco em dados de engajamento do consumidor
• Suporte a métricas de negócios e dados de catálogo
• Fornecimento de recomendações de pesquisa e produtos com base em consultas de pesquisa relacionadas
• Completar pesquisa automaticamente

Benefícios dos mecanismos de busca de vetores para o seu negócio

Eles fornecem resultados altamente relevantes

Os mecanismos de busca de vetores permitem que as empresas gerem maior engajamento do cliente em canais de mídia social, aplicativos e sites. Eles fazem isso fornecendo resultados de pesquisa altamente relevantes aos clientes.

Além disso, um mecanismo de busca baseado em vetores é capaz de corresponder às consultas do usuário sem a palavra-chave ou frase exata.

Desempenho rápido mesmo com grandes volumes de dados

A busca de vetores é personalizável e compatível com sistemas de pontuação de pesquisa tradicionais e legados. Ao combinar as duas soluções, você pode fornecer aos visitantes do seu site uma experiência de pesquisa simplificada, mesmo em grandes conjuntos de dados.

A assistência da tecnologia de IA garante a melhor velocidade de processamento e classificação ao trabalhar com grandes volumes de dados, documentos e muito mais.

Flexibilidade para todos os tipos de sites

Os mecanismos de busca de vetores permitem modos de pesquisa inovadores para oferecer suporte a diferentes tipos de consultas do usuário, como vídeo, áudio ou imagem. Isso permite que empresas de vários setores gerem mais engajamento do cliente por meio de recursos de pesquisa centrados no cliente.

Por exemplo, plataformas de e-commerce podem permitir que clientes em potencial pesquisem produtos enviando uma imagem do item que estão procurando.

Opções fáceis de integração

Soluções de mecanismos de busca de vetores como Elastic vêm com modelos prontos para uso e bibliotecas de aprendizado profundo (por exemplo, HuggingFace, PyTorch) para integrar perfeitamente a busca de vetores e bancos de dados com seus sistemas existentes e pilha de tecnologia.

Você pode aproveitar várias opções de implantação e personalizar seu modelo de busca de vetores de acordo com suas necessidades específicas de negócios e setor.

Manutenção simples

Manter um mecanismo de busca de vetores é um processo direto. Tudo o que você precisa são atualizações regulares do algoritmo de dados e reindexação para manter os resultados da busca e os sistemas do mecanismo atualizados.

Exemplos de pesquisa vetorial

Várias empresas usam a pesquisa vetorial para gerar receita, aumentar as vendas e melhorar o engajamento do cliente. Aqui estão alguns exemplos.

Pinterest

O Pinterest usa pesquisa vetorial e modelos de aprendizado multitarefa para pesquisa e recuperação de imagens em várias áreas da plataforma, incluindo recomendações sobre consultas de pesquisa relacionadas, pins e feeds iniciais.
A empresa desenvolveu seu próprio modelo de pesquisa baseado em vetores, PinText-MTL, que obteve uma pontuação 81% maior na precisão dos resultados da pesquisa do que outros modelos disponíveis.

eBay

Com mais de 1,7 bilhão de itens em seu inventário, o eBay precisa de um mecanismo de busca que possa navegar rapidamente pelos itens e dar aos clientes resultados de busca relevantes e recomendações precisas de produtos.

Para fazer isso, o eBay usa um mecanismo de similaridade alimentado por vetor para gerenciar e processar milhares de consultas de usuários por segundo. Como resultado, ele ajudou a melhorar a precisão dos resultados de busca do eBay em 95%.

Airbnb

O AirBnb usa a busca vetorial para capacitar embeddings de listagem com recursos de busca similares em seu site.

Com a busca vetorial, o AirBnB aumentou suas reservas no local em 99%.

Os algoritmos baseados em embeddings de vetores do AirBnB também ajudaram a aumentar sua descoberta de listagem em 4,9% e CTR em 21%.

10 dicas para escolher o mecanismo de busca de vetores certo

1. Considere mais de um mecanismo de busca de vetores

Como diferentes aplicativos exigem diferentes índices, métricas de distância e dados de busca, é importante considerar várias soluções de mecanismos de busca de vetores.

Um mecanismo de busca de vetores é como qualquer outro software. Sua escolha dependerá das suas necessidades comerciais, casos de uso do mecanismo de busca e orçamento disponível.

2. Familiarize-se com a funcionalidade geral

Antes de investir em um mecanismo de busca de vetores, aprenda o máximo que puder sobre sua funcionalidade geral. Uma solução de software só é eficaz se você souber como usá-la. Alguns dos recursos gerais que um mecanismo de busca vetorial deve ter incluem:

• Pesquisa e recomendações com tecnologia de IA
• Filtragem avançada de resultados de pesquisa
• Integração de API
• Completar automaticamente e exibir
• Classificação de pesquisa
• & mais

3. Explore alternativas de busca vetorial elástica

Embora mecanismos de busca vetorial como Solr, OpenSearch e Elasticsearch dominem o setor de mecanismos de busca, existem soluções alternativas que podem ser igualmente adequadas para sua marca.

As principais alternativas incluem:

• Luigi’s Box
• Swirl
• Algolia
• Sphinx
• Vespa

4. Pense em flexibilidade e escalabilidade

Procure mecanismos de busca versáteis que possam buscar vários tipos de dados, incluindo vídeos, imagens, arquivos de áudio, texto, etc. Quanto mais versátil for a ferramenta, maior será a gama de aplicativos que ela pode suportar. Além disso, seu mecanismo de vetor deve escalar perfeitamente para lidar com volumes crescentes de tráfego e dados.

A escalabilidade é vital para processar consultas em tempo real e aplicativos como detecção de fraudes e sistemas de recomendação.

5. Considere os recursos extras de que você precisa

Dependendo do setor e do seu nicho de negócios, considere recursos extras de mecanismo de busca de vetor, como segmentação de dados, análise de pesquisa, análise de recomendação e consultas multilíngues.

Esses recursos adicionam funcionalidade extra ao seu mecanismo de busca e melhoram a descoberta e recuperação de produtos em sua plataforma de negócios digitais.

6. Não ultrapasse seu orçamento

Optar pelo mecanismo de busca de vetores mais caro não significa sucesso automaticamente. Alinhe sua escolha com suas necessidades e orçamento para evitar gastos excessivos em recursos desnecessários. Soluções que oferecem modelos de preços baseados no uso podem fornecer eficiência de custo significativa sem comprometer a capacidade.

7. Pesquise seu público-alvo

Os mecanismos de busca de vetores são feitos para fornecer experiências de busca personalizadas aos seus clientes. Saiba mais sobre as preferências e o comportamento dos seus clientes para personalizar seu produto de mecanismo de busca e recomendações de conteúdo adequadamente.

8. Verifique as classificações de sites de avaliação

Os sites de avaliação reúnem avaliações de clientes relevantes, atualizadas e honestas sobre produtos na Internet. Esse feedback — bom e ruim — é inestimável na tomada de decisões.

Provedores de software confiáveis ​​mantêm avaliações autênticas de clientes transparentes em seus sites para construir credibilidade como empresas confiáveis, então confira-os antes de tomar uma decisão.

9. Consulte profissionais

Consultar especialistas pode ajudar você a entender os requisitos funcionais e técnicos para um novo sistema de mecanismo de vetor empresarial. Revise seus requisitos de sistema com especialistas do setor para evitar erros caros.

10. Experimente uma versão de teste e demonstração gratuitas antes de comprar

Encontre um provedor que ofereça uma versão de teste ou demonstração gratuita e use essas opções para avaliar como um mecanismo de vetor específico funciona com sua empresa. Uma demonstração demonstrará o valor que você pode obter com o produto, enquanto uma versão de teste gratuita permite que você teste o produto antes da implementação.

Conclusão

A busca por vetores é uma ferramenta poderosa que pode remodelar a maneira como seus clientes buscam produtos em seu site. Os mecanismos de vetores não apenas simplificam o processo de busca; eles permitem que os usuários da internet personalizem suas consultas ao entender a intenção, o significado e o contexto por trás de seus termos de busca.

Esse entendimento é vital para melhorar a tomada de decisões e transformar dados de produtos em insights acionáveis. Ele também capacita sua empresa a fornecer um serviço mais personalizado, tomar decisões mais informadas, impulsionar o engajamento do cliente e aumentar as vendas.

Perguntas frequentes