机器学习设计:Q&A搜索引擎解密
目录
- 🤖 介绍机器学习问题的解决方案设计
- 🧠 理解问题的关键
- 🌐 搜索问题和答案存储库
- 💡 方案目标
- 🏗️ 软件工程方法
- 📝 关键字文本搜索
- 🧮 倒排索引
- 🕵️♀️ 语义搜索挑战
- 🚀 使用BERT进行语义搜索
- 🔎 文本向量化
- 📚 构建数据语料库
- 💻 Elasticsearch的密集向量功能
- ⚙️ 处理大规模数据挑战
- 💡 Facebook的快速相似度搜索
- 🔍 Microsoft研究中的BisQueANM
- 🌟 结论与建议
搜索问题和答案存储库
在这篇文章中,我们将探讨如何为机器学习问题设计解决方案。这些问题通常被称为机器学习解决方案设计问题,尤其是对于拥有经验的软件工程师,或者在机器学习职位上担任高级角色的候选人而言,这是一个非常有趣的问题。除了面试之外,理解如何设计解决方案也是非常重要的。
🧠 理解问题的关键
首先,让我们深入了解这个问题。它涉及搜索问题和答案存储库,这是许多互联网公司和其他行业公司经常面临的问题。无论是类似于Stack Overflow这样的互联网公司,还是其他公司的客户服务门户,都会积累大量的问题和答案数据。这些数据可能以各种形式存在,例如电子邮件、讨论论坛、客户服务门户请求等。
🌐 搜索问题和答案存储库
这个问题不仅存在于互联网公司,也存在于各行各业的公司中。大多数公司都有大量的问题和数据,现在的关键是如何高效快速地搜索这些数据。考虑到数据量可能达到数百万甚至数十亿个问题和答案,我们需要一种高效的搜索方法,这也是我们要解决的问题之一。
💡 方案目标
因此,我们的解决方案的目标之一是实现更快的响应时间,从用户提出问题到获取答案,我们希望在一秒钟内完成。另一个目标是实现可扩展性,因为大公司可能每几分钟就会收到成千上万个用户查询。此外,降低服务成本也是一个重要的商业目标,因为如果某个问题已经在问题库中得到解答,我们就无需再次发送给客户服务人员,这可以降低成本并更好地利用内部知识。
🏗️ 软件工程方法
在处理这个问题时,我们可以采用典型的软件工程方法。一种方法是使用关键字文本搜索,这是一种基于关键字匹配的搜索方法。我们可以使用倒排索引来实现关键字搜索,这是一种非常有效的方法。
📝 关键字文本搜索
关键字文本搜索的基本原理是将给定的问题分解为关键字,并搜索包含这些关键字的文档。通过这种方式,我们可以快速地找到相关的问题和答案对。
🧮 倒排索引
倒排索引是一种数据结构,可以帮助我们高效地执行关键字搜索。它将文档中的关键字与文档的位置进行了关联,这样我们就可以快速地定位包含特定关键字的文档。
🕵️♀️ 语义搜索挑战
然而,关键字文本搜索也存在一些挑战,特别是在处理语义搜索时。例如,如果两个问题在文字上有所不同但语义上相似,传统的关键字搜索方法可能无法准确匹配这些问题。
🚀 使用BERT进行语义搜索
为了解决语义搜索的挑战,我们可以利用自然语言处理(NLP)技术,例如BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。BERT是一种强大的NLP模型,可以将文本转换为密集向量表示,从而更好地捕捉语义信息。
🔎 文本向量化
通过使用BERT或类似的NLP模型,我们可以将每个问题转换为一个向量,然后通过计算向量之间的相似度来实现语义搜索。这种方法比传统的关键字搜索更能准确地找到相似的问题。
📚 构建数据语料库
为了使用BERT进行语义搜索,我们需要构建一个数据语料库,其中包含问题和答案的文本数据。然后,我们可以使用BERT将这些文本转换为向量,并将这些向量存储在一个数据库中,以便快速检索和比较。
💻 Elasticsearch的密集向量功能
现在,Elasticsearch从版本7.3开始提供了对密集向量的支持,这使得在Elasticsearch中执行语义搜索变得更加容易。我们可以利用Elasticsearch的这一功能来构建一个高效的语义搜索系统,结合关键字搜索和向量相似度搜索,