Семантический поиск документов#

Контекст#

В современных компаниях накапливается огромное количество текстовых документов — от внутренних инструкций до юридических актов, технической документации и отчетов. Обычные поисковые системы (по ключевым словам) не всегда способны находить релевантную информацию, особенно если запрос пользователя формулируется иначе, чем заголовок или текст документа.

Продукт Platform V Vector DB (далее - Vector DB)позволяет реализовать семантический поиск, где вместо слов и фраз используются эмбеддинги текста, полученные с помощью моделей NLP (например, BERT, Sentence-BERT). Это позволяет находить документы, близкие по смыслу, а не только по совпадению слов.

Система состоит из:

  • ML-модели, которая генерирует эмбеддинги текстов;

  • базы данных, которая хранит векторы документов;

  • поискового сервиса, который использует API для выполнения семантического поиска.

Общая схема работы системы:

[Пользователь] → [Фронтенд] → [Поисковой сервис] → [Vector DB] → [Результаты поиска]

Проблема#

Данный паттерн предназначен для решения следующих проблем:

  • Низкая точность поиска в текстовых системах на основе ключевых слов.

  • Отсутствие возможности находить документы, близкие по смыслу, но не совпадающие по формулировке.

  • Сложности масштабирования поиска при увеличении объема документов.

  • Невозможность фильтрации результатов по категориям, авторам, датам и другим метаданным.

Решение#

Для реализации семантического поиска документов с использованием Vector DB необходимо выполнить следующие шаги:

  1. Подготовка данных:

    • Используйте модель NLP (например, Sentence-BERT) для получения эмбеддингов каждого документа.

    • Добавьте векторы и метаданные (автор, дата, категория) в Vector DB.

  2. Настройка Vector DB:

    • Создайте коллекцию с нужной размерностью и метрикой (например, Cosine).

    • Установите параметры индексации и фильтрации.

  3. Интеграция с поисковым сервисом:

    • При получении запроса пользователя:

      • преобразуйте его в эмбеддинг;

      • выполните поиск в Vector DB;

      • отфильтруйте результаты по метаданным;

      • верните список наиболее релевантных документов.

  4. Отображение результатов:

    • Выведите найденные документы на фронтенде с описанием и ссылками.