10 dritte per scegliere la giusta soluzione di ricerca vettoriale

Stai cercando qualcosa online, ma non riesci a ricordarne il nome.

Provi a descriverla nella barra di ricerca, ma non serve a niente. Sei al palo. Abbandoni la ricerca.

Ora n n più: grazie alla ricerca vettoriale questa situazione per fortuna appartiene al passato.

In questo articolo esamineremo l’importanza della ricerca vettoriale, forniremo casi d’uso reali e ti proporremo 10 consigli per scegliere la soluzione più adatta alla tua azienda.

Importanza della ricerca vettoriale di immagini

La ricerca vettoriale delle immagini vettoriali consiste in una combinazione esclusiva di servizi di ricerca vettoriali e soluzioni OpenAI che trasformano e migliorano le funzionalità di ricerca delle immagini.

I vettori e l’intelligenza artificiale consentono alle aziende di creare sistemi di recupero delle immagini dotati di funzionalità di ricerca semantica avanzate.

Questi sistemi individuano le immagini altamente  corrispondenti in base a parole chiave. Vettorializzano testo e immagini e li salvano in database vettoriali. Utilizzano poi la funzione di similarità semantica per abbinare le query degli utenti alle immagini giuste.

La ricerca vettoriale da immagine a immagine ha il potenziale per rimodellare il modo in cui gli utenti di internet navigano sul web alla ricerca di articoli, servizi o prodotti, consentendo una ricerca di immagini più pertinente e accurata, anche in casi complessi.

L’importanza dei database vettoriali

I database vettoriali, noti anche come motori di ricerca vettoriali, semantici o di coseno, cercano gli elementi più vicini a una determinata query vettoriale.

Questi database codificano le informazioni in spazi vettoriali, consentendo di effettuare rapidamente interrogazioni di similarità e aumentando così l’efficienza delle applicazioni di ricerca.

Le caratteristiche principali dei database vettoriali sono:

• Modalità di autoscaling
• Architettura senza server
• Spazio ad alta dimensionalità per i dati vettoriali
• Unità di elaborazione grafica (GPU) per la ricerca di similarità vettoriali

Le principali applicazioni dei database vettoriali includono:

• Chatbot QA generativi: Rispondono alle domande degli utenti in base al contesto del testo di partenza.
• Rilevamento di anomalie: I database vettoriali sono in grado di identificare le discordanze nei dati per rilevare un’ampia gamma di anomalie.
• Knowledge base proprietarie: I database vettoriali sono fondamentali per creare basi di conoscenza accessibili, ricercabili e semanticamente strutturate per le aziende.
• Generazione di codice: I potenti strumenti dei database vettoriali, come Github Copilot, possono eseguire il debug, completare e generare sequenze di codice.
• Ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO): Rispetto ai motori basati su parole chiave, il significato semantico consente funzionalità di ricerca più avanzate.
• Generazione di video, audio e immagini: Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale, come Midjourney, utilizzano database vettoriali e modelli testo-immagine per generare risultati più accurati in base agli input dell’utente.
• Sistemi di raccomandazione: I database vettoriali ti permettono di creare sistemi di raccomandazione di alto livello.

Ricerca vettoriale semantica

La ricerca vettoriale semantica è un’innovativa soluzione di autoapprendimento per il reperimento dei prodotti che utilizza modelli di ML per aiutare le aziende a raggiungere gli obiettivi aziendali, come migliorare i tassi di conversione, aumentare l’evasione degli ordini e ottenere un tasso di click-through (CTR) più elevato.

La ricerca vettoriale semantica ha bisogno della cronologia del coinvolgimento dei clienti e dei dati del catalogo per addestrare i suoi modelli di apprendimento a comprendere promozioni, strategie di prezzo, descrizioni dei prodotti, recensioni dei clienti, immagini, attributi e altro ancora.

Questi sistemi di ricerca utilizzano dati nascosti per rappresentare le query dei prodotti come vettori semantici. Raggruppano le query di prodotti simili per ottimizzare i consigli sui prodotti in base alle corrispondenze più pertinenti.

I principali vantaggi della ricerca vettoriale semantica includono:

• Capacità di autoapprendimento
• Interpretazione approfondita delle query
• Ranking dei risultati più preciso
• Un’attenzione particolare ai dati di engagement dei consumatori
• Supporto di metriche aziendali e dati di catalogo
• Raccomandazioni di ricerca e di prodotto basate su query di ricerca correlate
• Completamento automatico della ricerca

I vantaggi dei motori di ricerca vettoriali per la tua attività

Forniscono risultati altamente pertinenti

I motori di ricerca vettoriali consentono alle aziende di aumentare il coinvolgimento dei clienti sui canali dei social media, sulle app e sui siti web. Lo fanno fornendo ai clienti risultati di ricerca altamente pertinenti.

Inoltre, un motore di ricerca vettoriale è in grado di rispondere alle query degli utenti anche in assenza di parola o frase chiave esatta.

Prestazioni veloci anche con grandi volumi di dati

La ricerca vettoriale è personalizzabile e compatibile con i sistemi di scoring della ricerca tradizionali e legacy. Combinando le due soluzioni, puoi offrire ai visitatori del tuo sito web un’esperienza di ricerca ottimizzata, anche su grandi quantità di dati.

L’assistenza della tecnologia AI garantisce la massima velocità di elaborazione e classificazione quando si lavora con grandi volumi di dati, documenti e altro.

Flessibilità per tutti i tipi di siti web

I motori di ricerca vettoriali consentono modalità di ricerca innovative per supportare diversi tipi di query degli utenti, come video, audio o immagini. Questo permette alle aziende di vari settori di coinvolgere maggiormente i clienti grazie a funzioni di ricerca incentrate sul cliente.

Ad esempio, le piattaforme di e-commerce possono consentire ai clienti di cercare i prodotti caricando un’immagine dell’articolo che stanno cercando.

Facili opzioni di integrazione

Le soluzioni di motori di ricerca vettoriali come Elastic sono dotate di modelli e librerie di deep learning già pronti (ad esempio HuggingFace, PyTorch) per integrare perfettamente la ricerca vettoriale e i database con i sistemi e lo stack tecnologico esistenti.

Puoi scegliere tra diverse opzioni di implementazione e personalizzare il tuo modello di ricerca vettoriale in base alle tue specifiche esigenze aziendali e di settore.

Manutenzione semplice

La manutenzione di un motore di ricerca vettoriale è un processo semplice. È sufficiente aggiornare regolarmente l’algoritmo dei dati e reindicizzarlo per mantenere aggiornati i risultati della ricerca e i sistemi del motore.

Esempi di ricerca vettoriale

Numerose aziende utilizzano la ricerca vettoriale per incrementare le entrate, aumentare le vendite e migliorare il coinvolgimento dei clienti. Ecco alcuni esempi.

Pinterest

Pinterest utilizza la ricerca vettoriale e i modelli di apprendimento multitask per la ricerca e il recupero delle immagini in diverse aree della piattaforma, tra cui le raccomandazioni sulle query di ricerca correlate, i pin e i feed della home.

L’azienda ha sviluppato un proprio modello di ricerca vettoriale, PinText-MTL, che ha ottenuto un punteggio superiore dell’81% nella precisione dei risultati di ricerca rispetto agli altri modelli disponibili.

eBay

Con oltre 1,7 miliardi di articoli in catalogo, eBay ha bisogno di un motore di ricerca in grado di sfogliare rapidamente gli articoli e di fornire ai clienti risultati di ricerca pertinenti e raccomandazioni di prodotto accurate.

Per raggiungere questo obiettivo, eBay utilizza un motore di somiglianza vettoriale in grado di gestire ed elaborare migliaia di query degli utenti al secondo. Il risultato? Il motore ha contribuito a migliorare l’accuratezza dei risultati di ricerca di eBay del 95%.

Airbnb

AirBnb utilizza la ricerca vettoriale per potenziare gli embedding degli annunci con funzioni di ricerca simili sul suo sito web.

Grazie alla ricerca vettoriale, AirBnB ha aumentato le prenotazioni del 99% sul sito.

Gli algoritmi di AirBnB basati sulla ricerca vettoriale hanno anche contribuito ad aumentare la discovery degli annunci del 4,9% e il CTR del 21%.

10 dritte per scegliere il giusto motore di ricerca vettoriale

1. Prendi in considerazione più di un motore di ricerca vettoriale

Poiché applicazioni diverse richiedono indici, metriche di distanza e dati di ricerca diversi, è importante considerare più soluzioni di motori di ricerca vettoriali.

Un motore di ricerca vettoriale è come qualsiasi altro software. La scelta dipende dalle tue esigenze aziendali, dai casi d’uso del motore di ricerca e dal budget a disposizione.

2. Familiarizza con le funzionalità generali

Prima di investire in un motore di ricerca vettoriale, impara il più possibile sulle sue funzionalità generali. Una soluzione software è efficace solo se sai come usarla. Alcune delle funzionalità generali che un motore di ricerca vettoriale dovrebbe avere sono:

• Ricerca e raccomandazioni basate sull’intelligenza artificiale
• Filtraggio avanzato dei risultati di ricerca
• Integrazione API
• Completamento automatico della ricerca e show-case
• Ranking della ricerca
• & altro

3. Esplora le alternative di ricerca vettoriale

Sebbene i motori di ricerca vettoriali come Solr, OpenSearch ed Elasticsearch dominino il settore dei motori di ricerca, esistono soluzioni alternative che possono essere altrettanto adatte al tuo marchio.

Fra le migliori alternative ci sono:

• Luigi’s Box
• Swirl
• Algolia
• Sphinx
• Vespa

4. Pensa alla flessibilità e alla scalabilità

Cerca motori di ricerca versatili che siano capaci di recuperare diversi tipi di dati, tra cui video, immagini, file audio, testo, ecc. Più versatile è lo strumento, più ampia è la gamma di applicazioni che può supportare. Inoltre, il tuo motore vettoriale dovrebbe scalare senza problemi, per essere pronto a gestire volumi crescenti di traffico e di dati.

La scalabilità è fondamentale per l’elaborazione di query in tempo reale e per applicazioni come il rilevamento delle frodi e i sistemi di raccomandazione.

5. Pensa a quali funzionalità extra ti servono

A seconda del settore e della tua nicchia di mercato, considera le varie funzionalità extra che il tuo motore di ricerca vettoriale dovrebbe avere, come la segmentazione dei dati, l’analisi delle ricerche, l’analisi delle raccomandazioni e le query multilingue.

In questo modo aggiungi ulteriori funzionalità al tuo motore di ricerca e migliori la scoperta e il reperimento dei prodotti sulla tua piattaforma aziendale digitale.

6. Non sforare il budget

Optare per il motore di ricerca vettoriale più costoso non significa automaticamente avere successo. Allinea la tua scelta alle tue esigenze e al tuo budget per evitare di spendere troppo in funzioni non necessarie. Le soluzioni che offrono modelli di prezzo basati sull’utilizzo possono garantire una notevole efficienza dei costi senza compromettere le funzionalità.

7. Studia il tuo pubblico di riferimento

I motori di ricerca vettoriali hanno lo scopo di fornire esperienze di ricerca personalizzate ai tuoi clienti. Scopri le preferenze e i comportamenti dei tuoi clienti per adattare di conseguenza le raccomandazioni di prodotti e contenuti del tuo motore di ricerca .

8. Controlla le valutazioni sui siti di recensioni

I siti di recensioni raccolgono recensioni rilevanti, aggiornate e oneste dei clienti sui prodotti presenti su internet. Questo feedback, sia positivo che negativo, è preziosissimo per il processo decisionale.

I fornitori di software credibili e autorevoli tengono le recensioni autentiche dei clienti sempre visibili sui loro siti web, il che contribuisce a costruire la loro credibilità come aziende affidabili, quindi dacci un’occhiata prima di prendere una decisione.

9. Consulta i professionisti

Confrontarti con degli esperti può aiutarti a capire i requisiti funzionali e tecnici che il tuo nuovo sistema di ricerca vettoriali aziendale deve avere. Se vuoi evitare errori costosi, esamina i requisiti del tuo sistema con specialisti del settore per evitare errori costosi.

10. Prova una demo e una prova gratuita prima di acquistare

Trova un fornitore che offra una prova gratuita o una demo e usa queste opzioni per valutare il funzionamento di un determinato motore vettoriale nella tua azienda. Una demo ti darà un’idea del valore che potresti ottenere con il prodotto, mentre una prova gratuita ti permetterà di testare il prodotto prima dell’implementazione.

Conclusione

La ricerca vettoriale è uno strumento potente, in grado di rimodellare il modo in cui i clienti cercano i prodotti sul tuo sito web. I motori vettoriali non si limitano a semplificare il processo di ricerca, ma permettono agli utenti di internet di personalizzare le loro ricerche perché comprendendo l’intento, il significato e il contesto che si cela dietro i loro termini di ricerca.

Questa comprensione è fondamentale per migliorare il processo decisionale e trasformare i dati sui prodotti in informazioni utili. Inoltre, consente alla tua azienda di fornire un servizio più personalizzato, di prendere decisioni più informate, di aumentare il coinvolgimento dei clienti e di incrementare le vendite.

Domande frequenti