Как ИИ трансформирует поиск информации и что ждет вас дальше
2024 год стал поворотным моментом для информационного поиска (IR), чему способствовали впечатляющие достижения в области ИИ — особенно в глубоком обучении. Улучшения в масштабе данных, вычислительной мощности и размере моделей стали катализатором смены парадигмы, переведя IR от традиционного сопоставления по ключевым словам к подходам на основе глубокого обучения. Растущее внедрение больших языковых моделей (LLMs) дополнительно преобразовало поиск, извлечение информации и синтез знаний, привнеся больше интеллектуальности и инноваций.
От подъема генерации с дополнением извлечением (RAG) до более продвинутого Graph RAG, который интегрирует методы инженерии знаний с RAG, информационный поиск пережил глубокую трансформацию. Эти достижения демократизировали ИИ и расширили его применение в корпоративном поиске, обнаружении контента, управлении знаниями и синтезе данных, стимулируя широкое внедрение и устанавливая новые ориентиры для отрасли.
В этом блоге будут подведены итоги масштабных изменений, которые ИИ привнес в информационный поиск (IR) в 2024 году, с рассмотрением того, как глубокое обучение, LLMs и векторные базы данных переопределили поиск, анализ данных и синтез знаний. Мы также заглянем вперед, к инновациям, ожидаемым в 2025 году, включая достижения в RAG, мультимодальных embeddings и инфраструктуре ИИ, закладывая основу для следующей волны приложений на базе ИИ.
Закон масштабирования: движущая сила достижений ИИ
Закон масштабирования является ключевым драйвером достижений ИИ в 2024 году. Более крупные размеры моделей, наборы данных и вычислительные ресурсы привели к появлению все более мощных LLMs, таких как GPT-4o и Claude 3.5, а также более способных моделей embeddings, таких как OpenAI’s text-embedding-3-large и open-source BGE-M3. Эти достижения значительно улучшили обобщающую способность в разных предметных областях, установив новые ориентиры для задач понимания и извлечения.
Системы информационного поиска (IR) и LLMs стали глубоко интегрированы, используя внешние источники данных путем объединения семантического поиска, полнотекстового поиска и таких инструментов, как графы знаний (KGs), в единые системы. Кроме того, продвинутые LLMs с возможностями рассуждения и саморефлексии могут выступать в роли агентов, автономно решая, когда использовать инструменты извлечения. Эта интеграция обеспечила более тонкое рассуждение, точное извлечение и генерацию ответов, похожую на человеческую, преобразуя поисковые системы, корпоративные базы знаний и платформы разговорного ИИ.
Рисунок: Понимание намерения запроса с помощью способности LLM к рассуждению заменяет сложные алгоритмы в традиционном веб-поиске
Эволюция RAG: от прототипа к продакшену
Retrieval-Augmented Generation (RAG), представленный как практический подход к расширению LLMs внешними базами знаний, значительно созрел в 2024 году. Он перешел от демо в Twitter к готовым к продакшену системам, получив распространение в разных отраслях — от корпоративных баз знаний до чат-ботов, ориентированных на потребителей. Давайте посмотрим, как он созрел.
Улучшение качества с помощью гибридного поиска и реранкеров
Основанные на кросс-энкодерах реранкеры повышают точность поиска, напрямую оценивая релевантность запроса и документа, а не полагаясь исключительно на векторное сходство. Обычно применяемые после первоначального поиска через Approximate Nearest Neighbor (ANN), эти реранкеры проводят глубокий контекстный анализ, чтобы приоритизировать наиболее релевантные результаты. Такой нюансированный подход может повысить точность и качество ответов, генерируемых RAG.
Рисунок: Как реранкер улучшает ваши приложения RAG?
Офлайн-разметка и фильтрация по метаданным
Офлайн-извлечение меток на базе LLM автоматизировало тегирование документов метаданными, такими как номера версий или охваченные функции. Например, фильтры метаданных обеспечивают, чтобы запросы вроде «Какие типы индексов поддерживаются в Milvus 2.5?» извлекали только релевантную информацию, избегая нерелевантных результатов из других версий.
Эти инновации повысили адаптивность RAG в сложных сценариях, требующих более высокого качества ответов или более тонкого контроля над ответами. В результате области применения RAG расширились до разнообразных сценариев использования, включая клиентскую поддержку, техническую документацию и управление корпоративными знаниями.
Улучшение парсинга и предварительной обработки документов с помощью LLM
Интеграция больших языковых моделей (LLM) в предварительную обработку документов произвела революцию в работе с неструктурированными данными, такими как PDF-файлы и отсканированные изображения. Такие инструменты, как LlamaIndex’s LlamaParse и Unstructured.io, позволили извлекать структурированные данные из сложных документов. Многие инструменты обработки документов теперь включают возможности OCR, а некоторые даже используют визуально-языковые модели для извлечения табличных данных и необработанного текста. Эта функциональность особенно полезна для таких отраслей, как юриспруденция, здравоохранение и финансы, которые часто в значительной степени полагаются на табличные данные.
Кроме того, более сложные методы обработки данных используют LLM в качестве препроцессоров, обеспечивая значительные улучшения. Один из примеров — контекстный поиск, который повышает точность поиска информации, устраняя потерю контекста при разбиении документов на фрагменты. Обогащая каждый фрагмент конкретными контекстными деталями, полученными из более широкого документа, LLM обеспечивают, что извлеченный контент становится более полным и, следовательно, его проще найти и напрямую ответить на вопрос пользователя. Например, необработанным фрагментам финансового отчета может не хватать важного контекста, такого как обсуждаемая компания и соответствующий период времени. Обобщение дополнительного контекста из всего отчета оказывается полезным. В сочетании с гибридным поиском и повторным ранжированием этот подход повышает релевантность качества поиска, делая RAG более практичным. Контекстный поиск может быть экономически эффективным в сочетании с кэшированием подсказок, поскольку функции кэширования снижают затраты, устраняя необходимость повторной обработки одного и того же контента.
Рисунок: Пример использования LLM для улучшения парсинга и предварительной обработки документов
ColBERT и ColPali: Нестандартное мышление
Традиционные модели поиска обычно зависят от одновекторных эмбеддингов для представления целых документов, что ограничивает их способность улавливать тонкие взаимосвязи между запросами и документами. ColBERT (Contextualized Late Interaction over BERT) представил преобразующий механизм позднего взаимодействия, который использует многовекторные представления или представления на уровне токенов, обеспечивая более детальный и контекстно-зависимый поиск. Вместо того чтобы сворачивать документ в один вектор, ColBERT кодирует документы и запросы в наборы контекстуальных эмбеддингов. Затем операция MaxSim сопоставляет каждый токен запроса с наиболее похожим токеном документа, формируя целостную и детализированную оценку релевантности. Этот подход повышает точность поиска, сохраняя вычислительную эффективность и поддерживая предварительное вычисление эмбеддингов документов.
Рисунок: Как работает ColBERT
ColPali расширил инновации ColBERT, интегрировав Vision Language Models (VLMs), представляющие мультимодальный контент, такой как текст, изображения и диаграммы, в виде унифицированных эмбеддингов. Этот подход сохранял визуальную и структурную целостность документов, обходя традиционные трудности OCR и сегментации и улучшая производительность RAG для мультимодальных данных.
Опираясь на ColBERT, ColPali расширяет эту инновацию на мультимодальный поиск за счет интеграции Vision Language Models (VLMs). Это обеспечивает унифицированное представление различных типов контента, включая текст, изображения и диаграммы. ColPali сохраняет структурный и визуальный характер документов, избегая недостатков традиционных методов optical character recognition (OCR). Это достижение значительно повышает производительность RAG для мультимодальных наборов данных, делая его идеальным инструментом для приложений, требующих понимания текстовой и визуальной информации.
Рисунок: Как работает ColPali
Инженерия знаний в эпоху LLM
В 2024 году инструменты структурированных знаний, такие как онтологии и knowledge graphs (KGs), пережили возрождение, дополняя large language models (LLMs) за счет привязки ответов к фактическим данным. Этот подход уменьшил количество галлюцинаций и позволил создавать более точные доменно-специфические системы поиска. Одной заметной инновацией стал Graph RAG, который расширил традиционные системы RAG, интегрировав KGs в процесс поиска. В отличие от базовых RAG, которые сосредоточены исключительно на семантическом сходстве, Graph RAG поддерживает многошаговое рассуждение и связывает разрозненные точки данных, повышая свою способность отвечать на сложные запросы, такие как отслеживание исторических взаимосвязей или навигация по сложным наборам данных.
LLMs теперь могут бесшовно преобразовывать неструктурированный текст в структурированные графы знаний, представляющие сущности и их взаимосвязи. В сочетании с KGs эти системы усиливают семантическое рассуждение и предоставляют более глубокие инсайты, преодолевая ограничения традиционных конвейеров RAG. Эти достижения подчеркивают преобразующее влияние LLMs на парсинг и предварительную обработку документов, особенно в отраслях с интенсивным использованием данных и высокими ставками.
Рисунок: KEPLER: унифицированная модель для эмбеддингов знаний и предобученного языкового представления | Источник
Text2SQL: демократизация доступа к данным
Сложность SQL и схем баз данных часто ограничивает доступ к данным кругом квалифицированных аналитиков. В 2024 году технологии text-to-SQL позволили нетехническим пользователям выполнять запросы к базам данных с помощью обычного языка. Такие технологии используют LLM для перевода естественного языка в точные SQL-запросы, трансформируя аналитические рабочие процессы и демократизируя принятие решений на основе данных в организациях.
При интеграции с RAG-пайплайнами Text2SQL преодолел разрыв между структурированными базами данных и неструктурированными системами поиска, сделав инсайты на базе ИИ более доступными. С другой стороны, векторная база данных является критически важным инструментом, помогающим LLM составлять SQL за счет хранения релевантных данных высокой кардинальности или связанных примеров SQL.
Рисунок — как Zilliz Cloud и Waii работают для реализации Text2SQL
Краткий обзор трансформационного 2024 года
2024 год стал поворотным моментом для информационного поиска (IR). Достижения в области глубокого обучения и больших языковых моделей (LLM) переопределили то, как информация ищется, обрабатывается и анализируется.
Модели текстовых эмбеддингов теперь дополняют — или даже заменяют — традиционные системы полнотекстового поиска, обеспечивая более точные и контекстно-зависимые результаты. Поиск изображений добился значительного прогресса. Задачи, которые раньше требовали сотен специализированных классификационных моделей, были упрощены благодаря мультимодальным моделям эмбеддингов, которые объединяют текст, изображения и другие форматы данных в единую эффективную структуру. Аналогично, LLM сделали разметку сущностей знаний быстрее и экономичнее, обеспечив создание полностью автоматизированных графов знаний. Тем временем автономные агенты теперь генерируют SQL-запросы для извлечения инсайтов из реляционных баз данных, упрощая аналитику и повышая доступность данных.
Как человек, много лет глубоко погруженный в информационный поиск, и создатель векторной базы данных Milvus, я с воодушевлением наблюдаю за этими трансформационными изменениями. Инновации 2024 года заложили прочный фундамент, а 2025 год обещает развить этот импульс всплеском инновационных приложений, использующих Retrieval-Augmented Generation (RAG), мультимодальные эмбеддинги и агентные рабочие процессы.
Видение 2025 года: Milvus и будущее AI-инфраструктуры
По мере того как ИИ продолжает развиваться, потребность в надежной и масштабируемой инфраструктуре данных становится все более критичной. Векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud, краеугольный камень IR на основе глубокого обучения, отвечают на этот вызов. Наше видение в Zilliz на 2025 год амбициозно: обеспечить более высокую скорость поиска, более низкие затраты на хранение и бесшовную интеграцию с существующими экосистемами данных и различными новыми AI-технологиями.
Предстоящий релиз Milvus 3.0 ознаменует начало новой эры для векторных баз данных. Он представит облачно-нативное векторное озеро, способное обрабатывать сотни миллиардов точек данных с непревзойденной скоростью и эффективностью. Благодаря времени ответа на запрос менее 10 миллисекунд и интерактивному исследованию данных почти в реальном времени Milvus 3.0 переопределит возможное для приложений на базе ИИ. По мере того как векторные базы данных укрепляют свою роль в качестве краеугольного камня современной AI-инфраструктуры, они откроют возможности для следующей волны приложений на базе ИИ.
Если вас вдохновляет то, что 2025 год готовит для ИИ, лучшего времени, чтобы начать создавать, не найти. Изучите наши подробные руководства и учебные материалы и сделайте первый шаг к созданию собственных передовых AI-приложений.
Читать далее
Bringing AI to Legal Tech: The Role of Vector Databases in Enhancing LLM Guardrails
Discover how vector databases enhance AI reliability in legal tech, ensuring accurate, compliant, and trustworthy AI-powered legal solutions.
What is the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm in Machine Learning?
KNN is a supervised machine learning technique and algorithm for classification and regression. This post is the ultimate guide to KNN.
Why Deepseek is Waking up AI Giants Like OpenAI And Why You Should Care
Discover how DeepSeek R1's open-source AI model with superior reasoning capabilities and lower costs is disrupting the AI landscape and challenging tech giants like OpenAI.