Creare con Milvus: Proptech con IA integrata per la ricerca immobiliare personalizzata
L'intelligenza artificiale (AI) ha potenti applicazioni nel settore immobiliare che stanno trasformando il processo di ricerca della casa. I professionisti immobiliari esperti di tecnologia sfruttano l'AI da anni, riconoscendone la capacità di aiutare i clienti a trovare più rapidamente la casa giusta e di semplificare il processo di acquisto di una proprietà. La pandemia di coronavirus ha accelerato l'interesse, l'adozione e gli investimenti nella tecnologia immobiliare (o proptech) in tutto il mondo, suggerendo che svolgerà un ruolo sempre più importante nel settore immobiliare in futuro.
Questo articolo esplora come Beike ha utilizzato la ricerca di similarità vettoriale per costruire una piattaforma di ricerca immobiliare che fornisce risultati personalizzati e consiglia annunci quasi in tempo reale.
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Che cos'è la ricerca di similarità vettoriale?
La ricerca di similarità vettoriale ha applicazioni che spaziano in un'ampia varietà di scenari di intelligenza artificiale, deep learning e calcolo vettoriale tradizionale. La proliferazione della tecnologia AI è in parte attribuita alla ricerca vettoriale e alla sua capacità di dare un senso ai dati non strutturati, che includono elementi come immagini, video, audio, dati comportamentali, documenti e molto altro.
Si stima che i dati non strutturati costituiscano l'80-90% di tutti i dati, e ricavarne insight sta rapidamente diventando un requisito per le aziende che vogliono rimanere competitive in un mondo in continua evoluzione. La crescente domanda di analisi dei dati non strutturati, l'aumento della potenza di calcolo e la diminuzione dei costi di calcolo hanno reso la ricerca vettoriale abilitata dall'AI più accessibile che mai.
Comprendere la differenza tra dati strutturati e non strutturati.
Tradizionalmente, i dati non strutturati sono stati difficili da elaborare e analizzare su larga scala perché non seguono un modello predefinito o una struttura organizzativa. Le reti neurali (ad es., CNN, RNN e BERT) rendono possibile convertire i dati non strutturati in vettori di caratteristiche, un formato di dati numerico che può essere facilmente interpretato dai computer. Gli algoritmi vengono poi utilizzati per calcolare la similarità tra vettori usando metriche come la similarità coseno o la distanza euclidea.
In definitiva, la ricerca di similarità vettoriale è un termine ampio che descrive tecniche per identificare elementi simili in enormi dataset. Beike utilizza questa tecnologia per alimentare un motore di ricerca immobiliare intelligente che consiglia automaticamente annunci in base alle preferenze individuali degli utenti, alla cronologia di ricerca e ai criteri della proprietà, accelerando il processo di ricerca e acquisto immobiliare. Milvus è un database vettoriale open-source che collega le informazioni agli algoritmi, consentendo a Beike di sviluppare e gestire la sua piattaforma immobiliare AI.
In che modo Milvus gestisce i dati vettoriali?
Milvus è stato creato specificamente per la gestione di dati vettoriali su larga scala e ha applicazioni che spaziano dalla ricerca di immagini e video, all'analisi della similarità chimica, ai sistemi di raccomandazione personalizzati, all'AI conversazionale e molto altro. I dataset vettoriali archiviati in Milvus possono essere interrogati in modo efficiente, con la maggior parte delle implementazioni che segue questo processo generale:
In che modo Milvus gestisce i dati vettoriali?
In che modo Beike usa Milvus per rendere più intelligente la ricerca della casa?
Comunemente descritta come la risposta cinese a Zillow, Beike è una piattaforma online che consente agli agenti immobiliari di pubblicare immobili in affitto o in vendita. Per contribuire a migliorare l’esperienza di ricerca della casa per chi è in cerca di un’abitazione e per aiutare gli agenti a chiudere le trattative più rapidamente, l’azienda ha costruito un motore di ricerca basato sull’IA per il proprio database di annunci. Il database degli annunci immobiliari di Beike è stato convertito in vettori di caratteristiche e poi inserito in Milvus per l’indicizzazione e l’archiviazione. Milvus viene quindi utilizzato per eseguire ricerche di similarità basate su un annuncio di input, criteri di ricerca, profilo utente o altri criteri.
Ad esempio, quando si cercano altre case simili a un determinato annuncio, vengono estratte caratteristiche come planimetria, dimensioni, orientamento, finiture interne, colori delle pareti e altro ancora. Poiché il database originale dei dati degli annunci immobiliari è stato indicizzato, le ricerche possono essere effettuate in pochi millisecondi. Il prodotto finale di Beike aveva un tempo medio di query di 113 millisecondi su un dataset contenente oltre 3 milioni di vettori. Tuttavia, Milvus è in grado di mantenere velocità efficienti su dataset dell’ordine dei trilioni, gestendo senza difficoltà questo database immobiliare relativamente piccolo. In generale, il sistema segue il seguente processo:
I modelli di deep learning (ad es., CNN, RNN o BERT) convertono i dati non strutturati in vettori di caratteristiche, che vengono poi importati in Milvus.
Milvus archivia e indicizza i vettori di caratteristiche.
Milvus restituisce risultati di ricerca di similarità basati sulle query degli utenti.
Una panoramica di Milvus.
La piattaforma intelligente di ricerca immobiliare di Beike è alimentata da un algoritmo di raccomandazione che calcola la similarità vettoriale utilizzando la distanza coseno. Il sistema trova case simili in base agli annunci preferiti e ai criteri di ricerca. A un livello generale, funziona come segue:
Sulla base di un annuncio di input, caratteristiche come planimetria, dimensioni e orientamento vengono utilizzate per estrarre 4 raccolte di vettori di caratteristiche.
Le raccolte di caratteristiche estratte vengono utilizzate per eseguire la ricerca di similarità in Milvus. I risultati della query per ciascuna raccolta di vettori sono una misura della similarità tra l’annuncio di input e altri annunci simili.
I risultati di ricerca di ciascuna delle 4 raccolte di vettori vengono confrontati e poi utilizzati per consigliare case simili.
Una panoramica della piattaforma intelligente di ricerca casa di Beike.
Come mostra la figura sopra, il sistema implementa un meccanismo di commutazione di tabelle A/B per l’aggiornamento dei dati. Milvus archivia i dati dei primi T giorni nella tabella A, il giorno T+1 inizia ad archiviare i dati nella tabella B, il giorno 2T+1 inizia a riscrivere la tabella A, e così via.
Per saperne di più su come creare soluzioni con Milvus, consulta le seguenti risorse:
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