從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展伊始,搜索技術(shù)就綻放出了驚人的社會和經(jīng)濟價值。隨著信息社會快速發(fā)展,數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,搜索技術(shù)通過數(shù)據(jù)收集與處理,滿足信息共享與快速檢索的需求。
云搜索服務 ESCloud 是火山引擎提供的完全托管在線分布式搜索服務,兼容 Elasticsearch、Kibana 等軟件及常用開源插件?梢蕴峁┙Y(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化文本的多條件檢索、統(tǒng)計、報表,幫助實現(xiàn)一鍵部署、彈性擴縮、簡化運維,快速構(gòu)建日志分析、信息檢索分析等實際業(yè)務。
而伴隨著 Serverless 的興起和大勢所向,火山引擎云搜索服務升級云原生新架構(gòu)。
云搜索服務云原生版
k-NN,大模型時代下的原生向量搜索和數(shù)據(jù)庫
隨著推薦、音視頻等新興領域應用的涌現(xiàn)和對大模型場景的需求,引入多模態(tài)搜索來滿足更加復雜的搜索需求勢在必行。我們在全文檢索的基礎上增加向量搜索能力來實現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析和檢索。
在向量搜索的場景下,使用機器學習模型生成向量來表示數(shù)據(jù)對象(文本、圖像、音視頻等);向量距離來代表對象間的相似性。常用的向量庫使用 ANN 算法在極短時間內(nèi)完成海量向量的檢索。
k-NN 可以作為向量數(shù)據(jù)庫來使用,通過引入先進的向量算法庫來構(gòu)建向量索引,還會將構(gòu)建好的向量索引持久化到磁盤,索引更加穩(wěn)定。結(jié)合 ESCloud 產(chǎn)品的倒排索引,可以將向量檢索和全文檢索的能力融合,實現(xiàn)更加強大的混合搜索(Hybrid Search)能力。在 ESCloud 的集群基礎上,k-NN 向量數(shù)據(jù)庫可以提供大規(guī)模分布式能力,為用戶帶來可擴展數(shù)量級的向量搜索。
場景案例
基于 k-NN 的業(yè)務場景主要有以下六大類,目前在字節(jié)跳動內(nèi)部復雜的業(yè)務場景中均有所運用:
• 多模態(tài)搜索:包括圖片搜索,語義搜索,音視頻相似性檢索等;
• 智能推薦:視頻推薦,廣告投放推薦,關(guān)系推薦,商品推薦等;
• 智能問答:基于 Transformer 的 FAQ,LLM 的領域知識問答,LangChain 集合的生成式QA;
• 數(shù)據(jù)消重:視頻、音頻、圖片的審核消重,各類素材版權(quán)檢測;
• 安全風控:欺詐檢測,掃黑檢測,危險評估,異常檢測;
• 其他應用:數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)分析,搜索重排序, 文本搜圖。
以文案相似度識別方案為例。
在用戶推送文案的場景下,為保證用戶體驗,需要確保推送文案不會有重復內(nèi)容,因此對每個推送的內(nèi)容都會進行相似度識別并消重。每個文案通過 BERT 模型生成 Embedding,在云搜索中檢索一次。如果相似度低于閾值,判定為新的文案,會寫入 k-NN 向量數(shù)據(jù)庫中,逐漸完善成一個文案庫;如果相似度高于閾值,則判定為重復文案,減少推送量。
云搜索服務 ESCloud 兼容 Elasticsearch、Kibana 等軟件及常用開源插件,提供結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化文本的多條件檢索、統(tǒng)計、報表,可以實現(xiàn)一鍵部署、彈性擴縮、簡化運維,快速構(gòu)建日志分析、信息檢索分析等業(yè)務能力。(作者:杜林)
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