ภูมิทัศน์ของเทคโนโลยีการค้นหากำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ เมื่อนักพัฒนาและบริษัทต่างๆ หันมาใช้วิธีการแบบผสมผสานที่รวมอัลกอริทึม BM25 แบบดั้งเดิมเข้ากับความสามารถในการค้นหาแบบเวกเตอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สมัยใหม่ วิวัฒนาการนี้สะท้อนให้เห็นถึงความพยายามของอุตสาหกรรมในการค้นหาผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น
 |
|---|
| ภาพนี้อธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึม BM25 ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญในภูมิทัศน์เทคโนโลยีการค้นหาที่กำลังพัฒนาในปัจจุบัน |
การเติบโตของการค้นหาแบบไฮบริด
ในขณะที่ BM25 ( Best Match 25 ) ยังคงเป็นอัลกอริทึมพื้นฐานในเทคโนโลยีการค้นหา ชุมชนกำลังศึกษาวิธีการแบบผสมผสานที่ใช้ทั้งความสามารถในการค้นหาแบบตัวอักษรและความหมาย ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมกำลังนำ BM25 มาใช้ร่วมกับการค้นหาเชิงความหมายแบบเวกเตอร์ในรูปแบบต่างๆ โดยมักใช้ Reciprocal Rank Fusion (RRF) ในการรวมผลลัพธ์ วิธีการแบบผสมผสานนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขข้อจำกัดของวิธีการค้นหาที่ใช้คำสำคัญหรือความหมายเพียงอย่างเดียว
องค์ประกอบพื้นฐานของการค้นหาแบบไฮบริด:
- BM25 สำหรับการค้นหาเชิงคำศัพท์
- การค้นหาเชิงความหมายโดยใช้เวกเตอร์
- Reciprocal Rank Fusion (RRF) สำหรับการรวมผลลัพธ์
- การจัดอันดับใหม่ด้วย Cross-encoder
- การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยออนโทโลจีเชิงความหมาย
แนวโน้มการนำไปใช้งานในปัจจุบัน
ระบบค้นหาสมัยใหม่มีความซับซ้อนมากขึ้น โดยผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ใช้วิธีการแบบหลายเครื่องมือแทนที่จะพึ่งพาวิธีการเดียว ดังที่วิศวกรค้นหาที่มีประสบการณ์ท่านหนึ่งได้กล่าวไว้ในการสนทนาของชุมชนว่า:
ความเห็นของผมคือ ผู้คนไม่ควรมุ่งเน้นที่ระบบเดียว แต่ควรเตรียมพร้อมที่จะใช้เครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานแต่ละประเภท ใช้ Elasticsearch สำหรับงานประเภท BM25 ใช้ Turbopuffer สำหรับการค้นคืนเวกเตอร์ที่เรียบง่ายและรวดเร็ว หรือแม้แต่ใช้ Redis เพื่อคำนวณผลลัพธ์ล่วงหน้าสำหรับคำค้นหาบางประเภท
เครื่องมือที่นิยมใช้ในการพัฒนา:
- Elasticsearch - ระบบการค้นหาด้วย BM25
- Typesense - รองรับการค้นหาแบบผสมผสาน
- Turbopuffer - การดึงข้อมูลแบบเวกเตอร์
- Redis - การแคชผลลัพธ์การค้นหา
- Vespa - ชุดเครื่องมือค้นหาแบบครบวงจร
การถกเถียงระหว่างวิธีการแบบดั้งเดิมและสมัยใหม่
ชุมชนกำลังมีการถกเถียงอย่างคึกคักเกี่ยวกับอนาคตของเทคโนโลยีการค้นหา ในขณะที่บางคนเห็นว่า BM25 ล้าสมัยเนื่องจากอายุการใช้งานที่ยาวนาน คนอื่นๆ ก็ยังคงสนับสนุนความสำคัญของมัน โดยเฉพาะเมื่อผสมผสานกับเทคโนโลยีใหม่ๆ การอภิปรายแสดงให้เห็นว่าหลายองค์กรประสบความสำเร็จกับวิธีการแบบผสมผสานที่รวม BM25 แบบดั้งเดิมกับการค้นหาแบบเวกเตอร์ โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น cross-encoder reranking และ reciprocal rank fusion
การประยุกต์ใช้งานจริง
การนำไปใช้งานมีความหลากหลาย บางองค์กรรายงานผลลัพธ์ที่น่าประทับใจจากการใช้งานร่วมกันระหว่างโมเดล text-embedding (เช่น text-embedding-3-large), SPLADE และ RRF องค์กรอื่นๆ กำลังพัฒนา BM25 ด้วยออนโทโลยีเชิงความหมายเพื่อปรับปรุงความเกี่ยวข้องในการค้นหา โดยบางองค์กรรายงานว่าได้ความแม่นยำสูงอย่างสม่ำเสมอในผลการค้นหาอันดับต้นๆ
ทิศทางในอนาคต
ดูเหมือนว่าวงการนี้กำลังมุ่งไปสู่ระบบไฮบริดที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งสามารถจัดการกับการค้นหาหลายรูปแบบได้อย่างชาญฉลาด แม้ว่าวิธีการที่ใช้ AI อย่างเดียวจะได้รับความนิยมมากขึ้น แต่ฉันทามติของอุตสาหกรรมดูเหมือนจะสนับสนุนวิธีการแบบสมดุลที่ใช้ประโยชน์จากทั้งเทคนิคแบบดั้งเดิมและสมัยใหม่ โดยตระหนักว่าสถานการณ์การค้นหาที่แตกต่างกันอาจต้องการวิธีการที่แตกต่างกัน
วิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีการค้นหาแสดงให้เห็นว่า แม้วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบใหม่จะสร้างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ แต่จะได้ผลดีที่สุดเมื่อใช้เสริมแทนที่จะแทนที่อัลกอริทึมที่มีอยู่เดิมอย่าง BM25 โดยสิ้นเชิง วิธีการที่ปฏิบัตินิยมนี้ดูเหมือนจะให้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจที่สุดในการใช้งานจริง
แหล่งอ้างอิง: Understanding the BM25 full text search algorithm