오늘날 데이터 기반의 세계에서, 효율적이고 정확한 정보 조회는 중요하다. 산업 분야 全域에 걸쳐 비구조化 데이터의 빠른 成长에 따라 전통적인 search algorithm에 대한 도전이 심각하다. AI는 좀咂의 기술을 적용하여 query processing 및 data retrieval를 개선하고 있다. 이러한 기술은 search result의 정확성과 속도를 모두 최적화하는 것을 목표로 한다. 이 문서는 AI-기반 search의 背后的 알고리즘과 어떻게 query processing를 강화하는지 자세히 이해하는데 초점을 맞추고 있다.
From Traditional To AI-Enhanced Query Processing
전통적인 query processing 방법은 보olean search과 간단한 keyword-based matching 등이 있다. 이러한 방법은 인덱스 만들기를 手动的하게 依頼하고 굳건 규칙 기반의 시스템을 사용하는 것을 기반한다. 이러한 방법은 사용자의 의도를 표현하지 못하거나 複雑한 query에 대한 적응이 어려워 질 수 있다. AI-enhanced query processing은 machine learning (ML)과 deep learning (DL) model을 사용하여 쿼리의 의미를 이해하고 있다. 이러한 방법은 문맥을 이해하는 것을 중심으로 명사 일치만을 중요시하지 않고 더욱 정확한 결과를 제공하는 것을 목표로 한다.
Core Algorithms in AI-Enhanced Search
AI-enhanced search의 가장 중요한 것은 쿼리 처리를 개선하기 위해 설계 된 다양한 强力한 algorithm이다. modern search engines를 形성하고 있는 중요한 algorithm을 다음과 같이 열거하고 있다.
Neural Information Retrieval (Neural IR)
Neural IR는 심층 leaning을 이용하여 정보 检索 任务를 개선한다. 중요한 進歩 중 하나는 transforme-based models로 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)과 같은 모델의 사용이다. BERT는 senctence에 있는 모든 나라의 单词를 처리하여 쿼리의 전체 context를 이해한다. 이러한 기능은 search engine가 의문적인 쿼리를 해석하고 사용자의 의도에 더 closely aligned한 결과를 제공할 수 있다.
Example
“jaguar speed” 쿼리를 고려하자. 전통적인 方法은 자동차에 대한 결과를 반환할 수 있지만, BERT-based search engine는 사용자가 動物에 대해 질문하는 것을 추론할 수 있으며, 의미적인 관련성을 가지고 있는 결과를 제공할 수 있다.
Vector Space Models and Embeddings
또 다른 중요한 알고리즘 進歩은 单词, 短語, 문서를 높은 dimensional space의 빗진 벡터로 표현하는 vector space models의 사용입니다. Word2Vec, GloVe, BERT embedding 등은 이 vector space에서 유사한 어휘를 가까이에 배치하는 모델로 예시할 수 있습니다. 사용자가 시스템에 쿼리를 하면, search engine는 쿼리의 vector representation을 인덱스 문서의 벡터와 비교하여 의미적 일치를 기반으로 결과를 검색할 수 있습니다.
Impact
이 기술은 同义词, 관련 어휘, 사용자가 쿼리를 어떻게 표현하는지 의미적인 표현의 변화를 捉える 데 특히 유용하다. 이러한 특성은 更强健하고 유연한 search experience를 제공하는 데 도움이 됩니다.
쿼리 이해를 위한 기계 학습 기법
AI 주도의 검색 시스템은 검색 정확성을 향상시키는 것뿐만 아니라 쿼리 자체를 이해하고 개선하기 위해 기계 학습 기법을 중요하게 의존합니다. ML이 도와주는 방법은 다음과 같습니다:
쿼리 리쓰이고 확장
기계 학습 모델은 사용자의 쿼리를 자동으로 확장하거나 리쓰이는 데 사용되어 검색 결과를 향상시킵니다. 예를 들어, 사용자가 “의료 분야의 AI”를 검색하면 AI 증강 시스템은 쿼리를 “인공 지능”, “의료 AI 응용”, 심지어는 “헬스 도agnostic에 대한 기계 학습”과 같은 용어를 포함하도록 리쓰일 수 있습니다. 이는 보통 쿼리 확장에 동의어를 사용하거나 GPT와 같은 모델을 활용하는 기술을 통해 이루어집니다.
쿼리 이해를 위한 Transformer 기반 모델
Transformer 모델(예를 들어 GPT-4)은 단어간의 관계를 이해하므로 AI 시스템은 사용자 쿼리의 본질적인 의도를 캡처할 수 있습니다. 이러한 모델은 대규모 데이터셋을 훈련함으로써 언어의 미묘한 차이점을 이해하게 되어, 긴, 복잡한, 대화형 쿼리를 처리하는 데 우수합니다.
사용 사례
음성 검색이나 챗봇에서는, transformers가 시스템이 정밀도가 없거나 비正式적인 언어를 사용하는 대화형 쿼리에 대해 높은 정확도로 응답할 수 있도록 해줍니다.
AI와의 랭킹 알고리즘: 랭킹 학습(LTR)
search 결과를 有效的하게 랭킹하는 것은 모든 검색 시스템의 중요한 组成部分입니다. 传统的 方法은 uristic 기반의 정의 됨과 결과를 키워드 빈도 또는 문서 인기로 랭킹하는 것에 기반하였습니다. 그러나 AI 기반의 접근은 랭킹 알고리즘을 dramatical transform 했습니다.:
덱스트링 랭킹(LTR)
LTR 알고리즘은 기계 leaning을 사용하여 유저 인터렉션과 피드백을 통해 search 결과를 랭킹합니다. LTR는 쿼리-문서 관련性, 유저 click 패턴, 이전 데이터 등 다양한 특징을 고려하여 결과 순서를 조정합니다. 이러한 모델은 유저 행동을 지속적으로 leaned하고 따라서 랭킹을 조정하여 search 정확도를 향상시키ます.
example
user가 “AI에서 가장 좋은 프로그래밍 언어”를 search 하면 Initially generic result을 보일 수 있습니다. 시간이 지나면, 유저는 Python 또는 R과 같은 특정 프로그래밍 언어에 대한 result에 대한 인터렉션을 할 수 있으며, 시스템은 이러한 result를 통해 유사한 유저를 대응하는 컨텐츠를 우선시 하는 것을 시스템은 우선시 하는 것을 결과를 REFINE하게 됩니다.
search에서 强化 leaning
강화 leaning (RL) 알고리즘은 실시간 피드백을 기반으로 排名 전략을 최적화한다. 사용자 동작을 пассив히 관찰하는 것 대신, RL는 다양한 排名 전략을 활성적으로 시험하고, 사용자에게 가장 satisfy 적인 결과를 이끌는 구성을 배eworkshops를 배eworkshops를 배 learned다. 이 iterative process of exploration and exploitation search engines to dynamically optimize their ranking algorithms.
영향
RL-powered systems can adjust to changes in user preferences or new trends, ensuring that search results remain relevant and up-to-date.
성능 개선: 지능적인 인덱싱과 paralle processing
search results의 정확도를 개선하는 것 외에도, AI algorithms 성능을 dramatically boosts 한다. Intelligent indexing and parallel processing techniques allow AI systems to manage large-scale data retrieval operations efficiently:
AI-Driven Indexing
Traditional indexing methods involve creating inverted indices that map keywords to documents. AI-enhanced systems, however, create embeddings-based indices that map semantic meanings of queries to documents, facilitating faster and more accurate retrieval.
AI와 paralle processing
AI는 搜索引擎를 사용자 Query를 다양한 노드 또는 GPU로 분산시키는 것으로 인한 조회 시간의 개선, 특히 複雑하고 대량의 데이터셋에 대한 경우를 위해 이러한 방안을 취하고 있다. 이러한 접근은 사용자의 Query가 실시간으로 응답되는 것을 보장하며, 의미 이해나 사용자 정의 기능 등의 복잡한 계산을 필요로 하는 경우에도 동일하게 적용된다.
AI 쿼리 알고리즘의 futurE directionS
AI가 계속해서 발전하면서, それ에 따라 검색 및 조회 시스템을 司하는 알고리즘도 발전할 것이며, 향후 개발 중인 주요 영역에는
- 실시간 개인화가 있다: 검색 시스템은 더욱 개인화된 랭킹 모델로 profession 하고 있고, 개인 사용자의 기본적인 의미를 실시간으로 학습하고 있다, 사용자의 개인적인 상황에 따라 조회 결과를 어떻게 적용할지 결정한다.
- 자신을 배우는 시스템: 미래의 AI-기반 搜索引擎은 자신을 새로운 trenD를 인지하고, 사용자가 behavioral change를 따라가며, 언어 usage의 변화를 감안하는 것을 지속적으로 학습하는 것을 통해 자동적으로 adapTive하게 해야 할 것이다.
결론
AI-기반 알고리즘은 쿼리 처리와 조회 landscape를 reshaping하고 있다. deep learning model로 natural language를 이해하는 것부터, 결과를 개인화하는 기법을 포함하는 것과 같은 기술에서 AI는 search technology의 가능한 한 한계를 넘어간다. 이러한 알고리즘이 계속해서 발전하면서, 그들은 정보 조회의 정밀도와 속도를 향상시키는 것을 제외하고, 대량의 데이터에 대한 상호 작용과 가치를 추출하는 방법에 대한 새로운 가능성을 열기 때문이다.
Source:
https://dzone.com/articles/algorithmic-advances-in-ai-driven-search