{"id":33865,"date":"2019-10-31T21:55:06","date_gmt":"2019-10-31T18:55:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/microsoft-otkryl-kod-biblioteki-vektornogo-poiska-ispolzuemoj-v-bing\/"},"modified":"2019-10-31T21:55:06","modified_gmt":"2019-10-31T18:55:06","slug":"microsoft-otkryl-kod-biblioteki-vektornogo-poiska-ispolzuemoj-v-bing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/microsoft-otkryl-kod-biblioteki-vektornogo-poiska-ispolzuemoj-v-bing","title":{"rendered":"Microsoft a ouvert le code de la biblioth\u00e8que de recherche vectorielle utilis\u00e9e dans Bing","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La soci\u00e9t\u00e9 Microsoft a publi\u00e9<\/a><\/noindex> textes sources de la biblioth\u00e8que d'apprentissage automatique SPTAG<\/a><\/noindex> (Space Partition Tree And Graph) avec une impl\u00e9mentation de l'algorithme de recherche approximative du plus proche voisin<\/a><\/noindex>. La biblioth\u00e8que a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e<\/a><\/noindex> d\u00e9velopp\u00e9e au sein de Microsoft Research et du centre de d\u00e9veloppement de technologies de recherche (Microsoft Search Technology Center). En pratique, SPTAG est utilis\u00e9 dans le moteur de recherche Bing pour d\u00e9terminer les r\u00e9sultats les plus pertinents en tenant compte du contexte des requ\u00eates de recherche. Le code est \u00e9crit en C++ et est distribu\u00e9<\/a><\/noindex> est sous licence MIT. Une version est disponible pour Linux et Windows. Une interface est fournie pour le langage Python.<\/p>\n

Bien que l'id\u00e9e d'utiliser des magasins de vecteurs dans les moteurs de recherche existe depuis un certain temps, leur adoption pratique est compliqu\u00e9e par la lourdeur des op\u00e9rations avec les vecteurs et par des limitations en mati\u00e8re d'\u00e9volutivit\u00e9. La combinaison des m\u00e9thodes d'apprentissage automatis\u00e9 profond avec des algorithmes de recherche approximative du plus proche voisin a permis d'atteindre des niveaux de performance et d'\u00e9volutivit\u00e9 des syst\u00e8mes de vecteurs acceptables pour de grands moteurs de recherche. Par exemple, dans Bing, pour un index vectoriel de plus de 150 milliards de vecteurs, le temps de r\u00e9cup\u00e9ration des r\u00e9sultats les plus pertinents est de 8 ms.<\/p>\n

La biblioth\u00e8que comprend des outils pour la construction d'index et l'organisation de la recherche de vecteurs, ainsi qu'un ensemble d'outils pour accompagner un syst\u00e8me de recherche en ligne distribu\u00e9 couvrant de tr\u00e8s grandes collections de vecteurs. Les<\/a><\/noindex> modules suivants sont propos\u00e9s : index builder pour l'indexation, searcher pour la recherche en utilisant l'index dans un cluster compos\u00e9 de plusieurs n\u0153uds, un serveur pour ex\u00e9cuter des traitements sur les n\u0153uds, Aggregator pour combiner plusieurs serveurs en un tout, et un client pour envoyer des requ\u00eates. L'ajout de nouveaux vecteurs \u00e0 l'index et la suppression de vecteurs en temps r\u00e9el sont support\u00e9s.<\/p>\n

La biblioth\u00e8que suppose que les donn\u00e9es trait\u00e9es et pr\u00e9sent\u00e9es dans la collection sont sous forme de vecteurs reli\u00e9s, qui peuvent \u00eatre compar\u00e9s sur la base des distances euclidiennes<\/a><\/noindex> (L2) ou distances cosinus.<\/a><\/noindex> Lors d'une requ\u00eate de recherche, les vecteurs avec la distance minimale par rapport au vecteur source sont renvoy\u00e9s. SPTAG propose deux m\u00e9thodes pour organiser l'espace vectoriel : SPTAG-KDT (K-dimensional tree (kd-tree<\/a><\/noindex>Deep Speech graph de voisinage relatif<\/a><\/noindex>) et SPTAG-BKT (k-means tree (k-means tree<\/a><\/noindex> et le graphique des voisinages relatifs). La premi\u00e8re m\u00e9thode n\u00e9cessite moins de ressources lors du travail avec l'index, tandis que la seconde montre une pr\u00e9cision de recherche plus \u00e9lev\u00e9e lors de la gestion de tr\u00e8s grandes collections de vecteurs.<\/p>\n

Le recherche vectorielle ne se limite pas au texte et peut \u00eatre appliqu\u00e9e \u00e0 des informations multim\u00e9dias et \u00e0 des images, ainsi que dans des syst\u00e8mes de recommandation automatis\u00e9s. Par exemple, dans un des prototypes bas\u00e9 sur le framework PyTorch, un syst\u00e8me de recherche vectoriel a \u00e9t\u00e9 mis en place pour tenir compte de la similarit\u00e9 des objets sur les images, construit \u00e0 l'aide de donn\u00e9es provenant de plusieurs collections de r\u00e9f\u00e9rence d'images d'animaux, de chats et de chiens, qui ont \u00e9t\u00e9 transform\u00e9es en ensembles de vecteurs. Lorsqu'une image d'entr\u00e9e pour la recherche est re\u00e7ue, elle est transform\u00e9e en un vecteur \u00e0 l'aide d'un mod\u00e8le d'apprentissage automatique, sur la base duquel, \u00e0 l'aide de l'algorithme SPTAG, les vecteurs les plus similaires sont s\u00e9lectionn\u00e9s \u00e0 partir de l'index et les images qui y sont li\u00e9es sont retourn\u00e9es en r\u00e9sultat.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Source : opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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