Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
Il processo di creazione di una ricerca semantica efficace, utilizzando vettori densi, si sviluppa in più fasi. La comprensione di come ogni componente lavori insieme è fondamentale per il successo dell'integrazione. Vediamo quindi come viene strutturato il flusso di lavoro per l'inserimento e la ricerca di dati utilizzando vettori densi in Elasticsearch.
Per prima cosa, esaminiamo la definizione della mappatura dell'indice. Iniziamo con la creazione del campo plot_vector per il nostro indice, che rappresenta un vettore denso. La configurazione di questo campo è cruciale, poiché definisce il tipo del campo come dense_vector, specifica il numero di dimensioni (ad esempio, 384) e determina l'algoritmo di similarità da utilizzare, in questo caso il prodotto scalare (dot product). Questo passaggio è essenziale per l'accurata indicizzazione e successiva ricerca dei documenti sulla base della somiglianza semantica.
Successivamente, passiamo alla pipeline di ingestione. In questa fase, i documenti in entrata vengono elaborati attraverso un processo di inferenza che sfrutta un modello di machine learning precedentemente implementato. In particolare, il modello è in grado di generare rappresentazioni vettoriali dense a partire dal testo contenuto nel campo plot. Una volta che il vettore denso è stato creato, viene copiato nel campo plot_vector, mentre i dati grezzi generati dal modello vengono rimossi dal documento per mantenerlo pulito e ottimizzato.
Un aspetto interessante riguarda il metodo di ingestione in bulk. Per garantire che il processo di ingestione non diventi troppo intensivo in termini di risorse, è consigliabile ridurre la dimensione dei chunk da 500 (valore predefinito) a 100. Questo è particolarmente utile quando la pipeline di ingestione implica operazioni di calcolo intensive, come la generazione di vettori tramite un modello di machine learning.
Una volta configurato tutto correttamente e completata l’ingestione dei dati, è possibile visualizzare i risultati in Kibana. Creando una vista dei dati chiamata movies-dense-vector, possiamo facilmente ispezionare i documenti indicizzati e verificare che il campo plot_vector contenga effettivamente le rappresentazioni vettoriali dense generate dal modello.
Per testare la ricerca semantica, si può eseguire una semplice query nel Dev Tools di Kibana. Elasticsearch utilizza il modello di machine learning per trasformare una query di input, come ad esempio "romantic moment", in un vettore denso. Successivamente, viene eseguita una ricerca k-nearest neighbor (kNN) nel campo plot_vector per individuare i documenti più simili in base alla somiglianza semantica del vettore. Questo approccio consente di ottenere risultati di ricerca pertinenti anche quando non ci sono corrispondenze esatte tra le parole della query e quelle presenti nei documenti.
Il passo successivo consiste nella creazione di una Search Application. Inizialmente, si costruisce un’applicazione di ricerca basata su una ricerca lessicale, utilizzando il modello di ricerca BM25, che consente di confrontare i risultati della ricerca lessicale con quelli della ricerca semantica. La creazione dell'applicazione di ricerca offre un'interfaccia utile per effettuare query dinamiche, con filtri, ordinamenti e aggregazioni, e per osservare la differenza nei risultati tra le due tipologie di ricerca.
Infine, una volta che la Search Application è stata creata e configurata, si può proseguire con la costruzione di un’esperienza di ricerca più avanzata, come descritto nel capitolo dedicato alla creazione di esperienze di ricerca con il client Search Application.
È importante notare che la ricerca semantica basata su vettori densi, rispetto alla ricerca tradizionale basata su parole chiave, offre vantaggi significativi in scenari in cui la semantica e il contesto sono cruciali per ottenere risultati pertinenti. Questo approccio, infatti, non si limita a cercare termini esatti, ma esplora il significato semantico delle parole, permettendo così di ottenere risultati che meglio rispecchiano l'intento dell'utente.
Come costruire applicazioni di ricerca avanzate con la ricerca ibrida
La ricerca ibrida rappresenta una delle metodologie più potenti ed efficaci per combinare diverse tecniche di recupero informazioni, come la ricerca lessicale e la ricerca basata su k-NN (k-nearest neighbors). Quando si sviluppano applicazioni di ricerca avanzata, la capacità di integrare questi due approcci può significativamente migliorare la rilevanza dei risultati, permettendo una ricerca più precisa e sfumata.
Nella pratica, l’utilizzo di tecniche come il boosting o la RRF (Reciprocal Rank Fusion) può offrire soluzioni innovative per ottenere un equilibrio tra le diverse metodologie di ricerca. L’esempio che esploreremo qui ci guida attraverso l’uso di boosting e RRF per affinare i risultati di ricerca, mostrando in dettaglio i passaggi per ottimizzare un’applicazione di ricerca ibrida.
Un aspetto fondamentale di questo processo è la gestione delle combinazioni di punteggi tra la ricerca lessicale e quella vettoriale. Mentre la ricerca lessicale si basa su algoritmi come BM25, che calcolano la rilevanza dei documenti rispetto alle query, la ricerca k-NN si concentra sulle similarità semantiche tra i vettori, una metodologia che rappresenta un approccio più sofisticato rispetto alla ricerca tradizionale. Quando si combinano i risultati di queste due tecniche, è necessario stabilire un modo per bilanciare i punteggi, affinché uno non prevalga sull’altro in modo inappropriato.
Nel nostro esempio pratico, il primo passo consiste nell’impostare i parametri di boosting per il BM25 e il k-NN, modificando i valori di boost_bm25 e boost_knn per ottimizzare la ponderazione tra i due approcci. Successivamente, abbiamo eseguito la ricerca con una query di esempio, osservando come il punteggio finale di ciascun documento venisse influenzato dal bilanciamento tra le due tecniche. Tuttavia, l’operazione di tuning dei parametri di boosting si è rivelata complessa, in quanto i punteggi calcolati dai due metodi sono fondamentalmente diversi in termini di granularità.
Per superare questa difficoltà, una soluzione è passare all’uso della RRF, che offre un metodo alternativo per combinare i punteggi di ricerca. A differenza del boosting, che modifica i punteggi prima della fusione, la RRF si concentra sui ranghi relativi dei documenti nei risultati della ricerca. Questo approccio si basa su una formula che assegna un punteggio finale per ogni documento in funzione della sua posizione nelle classifiche di entrambe le ricerche. La formula di RRF è semplice: 1 / (rank_constant + rank), dove rank è la posizione del documento nella lista e rank_constant è un parametro che può essere regolato per enfatizzare o diminuire l’importanza dei documenti con punteggi più alti.
Dopo aver applicato la RRF, il risultato finale offre una lista di documenti ordinati che combina efficacemente la rilevanza delle ricerche lessicali e vettoriali. L’utilizzo di parametri come window_size e rank_constant permette una personalizzazione ancora più fine della ricerca, consentendo di affinare ulteriormente i risultati in base alle necessità specifiche dell’applicazione. Questo processo di combinazione di punteggi attraverso la RRF garantisce che i documenti più rilevanti, sia per la ricerca lessicale che per quella vettoriale, siano quelli che emergono in cima alla lista dei risultati.
Un aspetto particolarmente interessante della ricerca ibrida è la possibilità di eseguire più ricerche k-NN all’interno della stessa query. Elasticsearch, infatti, supporta l’uso di più campi vettoriali all’interno di un singolo indice, consentendo di combinare risultati provenienti da diverse tipologie di dati, come testo, immagini o suoni, codificati in vettori. Ciò apre a scenari di ricerca multimodale, dove è possibile recuperare informazioni da fonti diverse con una sola ricerca.
Inoltre, è possibile adattare la ricerca ibrida anche per lavorare con vettori sparsi, utilizzando un approccio simile ma con alcune differenze nei parametri. Ciò consente di estendere l’uso della ricerca ibrida anche a situazioni in cui i dati non sono completamente densi, ma rappresentano ancora informazioni significative da recuperare.
Infine, la ricerca ibrida non si limita solo all’uso di metodi di ranking come BM25 e k-NN. Essa può essere integrata con tecniche avanzate come la Generative AI per costruire applicazioni di risposta a domande. Questo tipo di applicazione sfrutta le potenzialità della ricerca semantica per fornire risposte più intelligenti e contestuali, in grado di comprendere e rispondere a domande complesse attraverso un’analisi approfondita dei dati.
Il concetto chiave nella ricerca ibrida è comprendere a fondo come le diverse tecniche di ranking interagiscono tra loro, come BM25 e k-NN, e come parametri come boost e rrf possano essere regolati per ottenere risultati ottimali. È essenziale testare e analizzare continuamente i risultati per garantire che le applicazioni di ricerca rispondano efficacemente alle esigenze degli utenti e producano risultati rilevanti e utili.