Суть
- Відкриття вмісту AI Векторний пошук дозволяє семантичне розуміння, виходячи далеко за рамки ключових слів, щоб знайти сенс у запитах клієнтів та медіа.
- Швидше, свіжіші уявлення з ганчіркою. Запрошення розширеного покоління (RAG) дозволяє CMO надавало в режимі реального часу точні відповіді без перепідготовки моделей AI.
- Інтеграція стратегічної бази даних. Поєднання традиційних та векторних баз даних допомагає маркетологам створювати масштабовані, чуйні системи, що динамічна енергія.
Як штучний інтелект переробляє маркетингові технології, векторний пошук став критичною здатністю для 2025 стратегій даних. Для лідерів з маркетингу розуміння того, як ця технологія впливає на виявлення контенту, досвід клієнтів та ефективність оперативної ефективності.
Ми розглянемо основи, що стоять за векторним пошуком, і які можливості маркетологи мають для його впровадження.
Зміст
Розуміння векторного пошуку в епоху ШІ
Що робить векторний пошук різним від традиційного пошуку
Векторний пошук випливає з потреби генеративного ШІ. Вектори потрібні в генеративних програмах AI, оскільки вони вбудовують складні значення в компактну масив фіксованої довжини чисел. Масив – це “вектор” у векторних базах даних.
Векторні бази даних – це спеціалізовані системи баз даних, які зберігають векторні векторні – вектори, що містять числові дані, які представляють текст, зображення, відео чи аудіо. ЗМІ перетворюються на високомірні математичні вектори, щоб порівняння та пошук інформації в цих векторах швидко відбувається.
Традиційні бази даних покладаються на введення ключових слів у метадані файлів. Методологія підходить у багатьох випадках, але може бути повільнішим для порівняння та надання інформації у запиті. На відміну від цього, висока розмірність векторів протиставляє розробку традиційних текстових індексів.
Який вплив векторного пошуку та бази даних приносять до маркетингових команд
Як векторні бази даних покращують великі мовні моделі
Через це векторні бази даних впроваджують стратегічні зміни в те, як зберігаються та індексуються дані. Розмірність векторних баз даних надає додаткову інформацію для LLM для обробки, коли активується підказка. LLM були точно підготовлені до даних, але інформація, заснована на цих даних, може змінюватися з часом. Векторні бази даних доповнюють підготовлені дані з актуальною інформацією.
Саме тут вступає в пошук розширеного покоління (ганчірки).
Розширене покоління пошуку-це процес запиту, який покладається на векторні бази даних для втілення великих мовних моделей з більш актуальними, актуальними відповідями. Коли маркетингова команда потребує своєї системи AI для доступу до поточної інформації про товар, маркетингові кампанії або розуміння клієнтів, RAG використовує векторний пошук для пошуку та отримання найбільш релевантної інформації з бази даних своєї компанії, перш ніж генерувати відповідь.
Наприклад, асистент AI служби обслуговування клієнтів, що підтримує LLM за допомогою RAG, може миттєво отримати доступ до останніх специфікацій продукту, ціноутворення та рекламних деталей за допомогою векторного пошуку, гарантуючи, що його відповіді узгоджуються з поточними маркетинговими кампаніями. Це поєднання векторних баз даних та ганчірки допомагає маркетинговим командам підтримувати послідовність у дотику клієнтів, що працюють на AI, зберігаючи інформацію свіжою, не перепідготовляючи всю модель AI.
Вдосконалення точності пошуку за допомогою семантичної відповідності
Якість семантичного розуміння підвищується за допомогою векторного пошуку. Векторний пошук дозволяє відповідати на основі значення, а не просто ключових слів. Це відкриває двері для різноманітного вдосконаленого індексації медіа та вмісту. Метадані про часто запитувані носії можуть бути реструктуровані та використані. Стратегії тегів та категоризації вмісту переглянуті. Все це призводить до перегляду способів пов’язаного та виявленого вмісту.
Наприклад, маркетингова команда, що використовує векторний пошук, може автоматично відповідати запитам підтримки клієнтів із відповідним вмістом на декількох каналах, скорочуючи час реагування та покращуючи задоволеність клієнтів. Ця сама технологія може живити рекомендації щодо продуктів, які розуміють контекст подорожі клієнта, а не лише їх пошуки ключових слів.
Пов’язана стаття: Чи підготовлені маркетологи до зриву пошуку AI?
Стратегічні міркування щодо впровадження
Технічні міркування щодо впровадження векторного пошуку.
Ця змінена технічна парадигма означає, що організаціям потрібно вивчити, як впровадження спеціалізованих векторних баз даних впливатиме на існуючі системи даних. Їм потрібно визначити ділову цінність векторних векторів у своїх операціях та побачити, як покращується їх загальний стек. Прихід векторних баз даних змінює вимоги до обчислювальних та зберігання для генерації вбудовування.
Векторний пошук також підвищує необхідність зміни тактики якості даних. Контроль якості для векторних систем пошуку включає перевірку семантичних відносин та оновлення моделей вбудовування. Вони гарантують, що генеративний ШІ, що покладається на ці моделі, пропонує надійні відповіді. Також необхідні послідовне очищення та нормалізація даних.
Зростання інвестицій в галузь у векторні інструменти пошуку
Гонка до включення AI зробила векторні бази даних гарячою темою. Компанії інвестують свої технологічні бюджети в розробку баз даних, шукаючи, як інтегрувати векторні можливості пошуку у існуючі бази даних SQL або NOSQL.
Більше рішень щодо управління векторними базами даних та пропонування послуг пошуку Vector запускаються на ринок, багато хто все більше згадує про потенційну економію витрат. Наприклад, Amazon щойно запустив Vector OpenSearch Vector Engine, платформу пошуку вектора в режимі реального часу, яка створює індекси векторизованого вмісту. Він може налаштувати індекси на мільярди векторів у заданому запиті, оптимізуючи його пробіжки в середовищі, що обмежується пам'яттю.
Амазонка стверджує у своїй доповіді про те, що OpenSearch може здійснювати векторний пошук за третиною витрат, забезпечуючи можливість “недорогих, точних векторних пошуків, який реагує на низькі сотні мілісекунд”.
Інші бази даних додали функції. Маріадб щойно почав пропонувати послуги векторних баз даних у своїй останній версії, 11.7. Ця функція надходить після ряду змін організації, щоб зберегти Mariadb конкурентоспроможною у маркетингу векторних баз даних, включаючи викупу приватного капіталу від інвестицій K1, яка взяла Mariadb Private минулої осені.
Перехід до семантичного та гібридного пошуку
Векторний пошук підняв профіль для семантичного пошуку. Перехід на семантичний пошук вимагає нових підходів до розуміння та обробки запитів, а також швидких стратегій перетворення вхідних даних у векторні представлення та обробки гібридних пошуків, що поєднують вектор та відповідність ключових слів.
Це означає, що маркетологи повинні враховувати інфраструктуру, яка встановлює обчислювальні ресурси для генерації в реальному часі, масштабованих рішень для зберігання векторних даних та оптимізованих продуктивності для пошуку подібності.
Витриваю роль традиційних баз даних
Все це хвилювання для векторного пошуку не означає, що традиційні бази даних не є цінними у підтримці досвіду клієнтів. Традиційні бази даних знають точні відповідності між полями даних, в яких потрібно знайти записи, які точно відповідають вашим критеріям, наприклад, сегмент клієнтів у віці 25-30 років, які живуть на Род-Айленді.
Це означає, що традиційні бази даних добре працюють з точними запитами в структурованих запитах даних, таких як складні з'єднання в декількох таблицях та завдань агрегації, які обчислюють суми, середні показники та інші статистичні дані в числових полях.
Де вектор спрямований
Побудова збалансованої стратегії даних з векторними та традиційними базами даних
Оскільки маркетингові команди планують свої стратегії даних 2025, їм потрібно буде збалансувати традиційні та векторні бази даних в їх операціях.
Оскільки маркетингові команди планують свої стратегії даних 2025, їм потрібно буде збалансувати традиційні та векторні бази даних в їх операціях. Незважаючи на те, що традиційні бази даних залишаються вирішальними для точної сегментації та аналітики, векторний пошук дозволяє забезпечити інтелектуальне виявлення вмісту та персоналізацію, яку шукають сучасні маркетологи.
Лідери маркетингу повинні почати з визначення випадків використання високого впливу, коли векторний пошук може покращити досвід клієнтів-будь то вдосконалені рекомендації щодо вмісту, більш інтуїтивну функціональність пошуку або динамічну персоналізацію, що випливає з можливостей пошуку вектора.
Маркетологи мають можливість розробити гібридну стратегію, яка використовує як традиційні, так і векторні бази даних для створення більш чуйних інформаційних систем, які можуть масштабувати зростаючі можливості ШІ.
Організації, які успішно інтегрують векторний пошук у свою інфраструктуру даних, будуть кращими для забезпечення персоналізованого досвіду, що знаходяться в контексті, який визначатиме успіх маркетингу в 2025 році та за її межами.
Дізнайтеся, як ви можете приєднатися до нашої співтовариства.
