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 本文内容次要分为以下四局部：

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神经搜寻的背景及劣势

一、什么是神经搜寻？

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神经搜寻 (Neural Search) 由 Jina AI 独创，能够了解为 Deep Learning for Search 的简称，是指借助深度学习技术，应用非结构化数据，搜寻非构造数据。

神经搜寻包含两个重要局部：信息搜寻及深度学习技术。

1、神经搜寻之信息搜寻

提到搜寻，最直观的了解就是 Google、百度、Amazon 网站首页上的搜寻框，用户在搜寻框里输出关键词，搜寻零碎给用户返回和关键词匹配的相干内容。

实际上搜寻不仅仅是咱们当初看到的交互页面，它还包含其余场景，例如用搜寻实现一个聊天机器人，用户问一双鞋的格，聊天机器人返回一些相干信息。

搜寻的输出也能够是 PDF 文档，返回也是 PDF。PDF 里蕴含的信息不是简略的关键字，而是大段文本。相似的搜寻问题用传统搜寻办法难以解决。

此外还有听歌识谱，搜寻的输出是音乐片段，返回跟它最类似的音乐。或者输出一个对于足球的短视频，搜寻到和足球相干的短视频片段。

同样也能够输出一双鞋的图片，返回和这张图片类似的商品。如淘宝淘立拍，用户在手机上拍一张商品照片，能够间接从淘宝找到商品的链接信息。

应用神经搜寻技术，上述比较复杂的搜寻场景，就比拟容易实现。

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上文中提到的图片、音频、视频、3D 模型等，都是非构造数据。与非结构化数据绝对应的，是结构化数据。

结构化数据：以罕用的数据库为代表，所有信息都是定义好的，能够间接进行疾速搜寻。

比拟常见的是以关系数据库为代表的数据，或 Excel 里所有值的含意都是定义好的，能够间接用 SQL 语句搜寻。

非结构化数据：没有明确定义好的、可供搜寻的结构化信息。

例如给定一张图片，在计算机中它表白的只是一个三通道的 RGB 数值，计算机无法了解这张图片外面蕴含的具体信息——它外面蕴含的是猫是狗，还是风光？它只是计算机中的数字而已，不能间接对非结构化数据进行搜寻。

2、神经搜寻之深度学习技术

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利用深度学习技术，能够实现非结构化数据的搜寻。例如给定非结构化数据，借助深度神经网络模型，对非结构化数据进行转换，例如辨认图片的文字描述，或离散的文字标签。

借助深度神经网络，能够对图片进行特征提取。这个特色是一些浮点数组，外面次要应用的办法，是借助神经网络提取非结构化数据的要害特色，而后基于这个特色（结构化数据），采纳搜索算法进行搜寻辨认。

把非结构化数据转换成文字，也能够通过传统的文字搜寻技术，对视频音频进行检索。

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转化成文字的办法存在人造劣势，咱们很难用文字齐全笼罩或表白出原始数据里表白的信息。例如给定一张图片，能够间接对图片类别打标签，如果图片上是一只狗，然而可能还蕴含一些详细信息，如狗的色彩、种类、年龄等，这些信息都很难用一段文字齐全表达出来。

咱们比拟推崇间接采纳要害特色的形式解决这种问题，因为如果把非结构化数据转换成一些特色，那么它的搜寻问题，就转变成了语义特色类似的搜寻问题。

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给定一些猫猫狗狗的照片，对每个照片外面的猫猫狗狗做特色的二维形容。横轴是品种（是猫还是狗），代表像猫 / 狗的水平。纵轴示意可恶水平。每个图片都能够由二维特色来表白，每张图片都能够被表白成这个空间中的一个点。

如果搜寻一张小白狗的图片，如何搜寻最类似的一张狗的图片？咱们先形容小白狗的特色，它的特征值可能落到某个地位，而后通过找到它的最近邻来找到跟小白狗最类似的一张图片。

二、神经搜寻的劣势

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传统的文本搜寻（右）给定一个关键词，对关键词的解决蕴含正则化、分词、找词根拼写错误查看、辨认实体类型、进行消歧等多个步骤，例如断定用户输出苹果，想搜的是水果还是手机

• 搜寻后果齐全依据特征向量与相关度来决定，只有特征向量提取的足够好，就能够通过特征向量之间的类似度，找到和它类似度最高的相干文档。
• 不再局限于文本检索，所有能够向量化的物品，都能够通过神经搜寻计划实现搜寻，例如图片、视频甚至 3D 模型、音频等。只有神经网络能够提取特色，就能够用这样的技术实现简单类型数据的搜寻。
• 更容易集成最新的深度学习算法和技术，提供丰盛的语义特色。

神经搜寻的关键技术

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神经搜寻过程：给定简单的非结构化数据👉🏻神经网络对这些数据进行剖析👉🏻提取要害特色，并存到数据库或索引里👉🏻利用向量搜寻找到最类似的向量，返回给用户作为最终搜寻后果。

这里最重要的两个局部就是深度学习模型和向量搜寻这两个关键技术。

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深度神经网络里用到的要害模型，是深度表征学习。

表征学习的目标，是把原始数据里的有效或冗余信息剔除掉，把有价值的信息提炼进去，造成浮点的向量特色。

它具备以下特点：

• 通常来说表征学习会紧跟一个上游工作（如分类工作）进行训练。上游工作用于评估表征学习的性能，例如在图片畛域，咱们通常会应用图片分类模型，训练实现后，把神经网络里最初一层的分类层去掉，把倒数第二层的模型输入作为自身图片的特色，间接拿来用。
• 通常深度模型用成千盈百维向量来表征特色，提供更加丰盛的语义信息，例如 RestNet50 模型能够提供 1024 维的向量，文本 BERT 模型会提供 768 维的向量特色。
• 提取特色表达能力的好坏，取决于深度模型的复杂度和训练数据的多少。深度模型越简单，建模能力对数据的表达能力越强；数据模型的复杂度越高，须要的训练数据也越多。

所以通常来说，如果要失去一个比拟好的深度表征学习模型，通常须要海量数据。数训练数据量也是理论中带来限度的重要因素，因为表征学习通常会跟上游工作放在一起思考，须要大量的标注数据。

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深度表征学习分为以下两个大类别：

1、生成模型：这类办法以自编码器为代表。举例来说，在自编码器中对数据样本编码成特色再解码重构，这里认为重构的成果比拟好，则阐明模型学到了比拟好的特色表白。通常这个模型包含编码器和解码两个局部。

2、比照学习：这类办法则是通过将数据别离与正例样本和负例样本在特色空间进行比照，来学习样本的特色示意。

神经搜寻里通常会采纳比照学习的办法。

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比照学习最早利用于人脸识别。如上图所示，库里的图片作为锚定图片，给定另外一张库里图片作为正样本，汤普森的图片作为负样本。

三个样本都通过同一个神经网络失去一个特色，同一个人的这两个特色之间的间隔越近越好，不同人的照片之间的间隔越远越好。这是比照学习根本的工作原理和优化指标。

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受试者依据印象画进去的美元（左），受试者临摹画进去的美元（右）

上图中，左图代表比照学习，右图代表生成模型。生成模型须要齐全还原到原始数据，所以更加重视原始数据的细节。比照学习更多关注的是在特色上区别比拟大的要害信息。

通常在搜寻中，过多关注细节信息，并不能对搜寻提供更多帮忙，相同，更多关注在特色上辨别性比拟大的特色，会对搜寻后果的晋升更无利，这也是为什么比照学习在神经搜寻中利用更多的起因。

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训练表征模型时，往往须要用到海量的标注数据，然而事实场景下，很难拿到这么多标注数据，通常咱们会采纳迁徙学习的技术来解决这个问题。

迁徙学习是指将某个畛域或工作上，学习到的常识或模式，利用到不同但相干的畛域或问题中。

在传统办法里，面对不同的工作，咱们会采纳不同的数据和模型来别离训练，工作之间齐全没有分享，学到的常识不能相互之间利用。

迁徙学习依照学习形式，能够分为：

• 基于样本的迁徙：通过对源域中有标定样本的加权利用实现常识迁徙
• 基于特色的迁徙：通过将源域和指标域，映射到雷同的空间（或者将其中之一映射到另一个的空间中）并最小化源域和指标域的间隔来实现常识迁徙
• 基于模型的迁徙：将源域和指标域的模型与样本联合起来调整模型的参数
• 基于关系的迁徙：通过在源域中学习概念之间的关系，而后将其类比到指标域中，实现常识的迁徙

实践上，任何畛域之间都能够做迁徙学习。然而，如果源域和指标域之间类似度不够，迁徙后果就会不现实，呈现所谓的负迁徙状况。

比方，一个人会骑自行车，就能够类比学电动车；然而如果类类比学开汽车，那就有点天方夜谭了。如何找到类似度尽可能高的源域和指标域，是整个迁徙过程最重要的前提。

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深度学习须要大量的高质量标注数据，预训练 + 微调是当初深度学习中一个十分风行的 trick，以图像畛域为代表，很多时候会抉择预训练的 ImageNet 对模型进行初始化。

例如基于共享参数的迁徙，原工作上有一个比拟好的预训练模型，只须要在大量的标注数据上进行微调，就能够失去一个比拟好的成果，这也是当下比拟支流的办法。

迁徙学习最重要的前提假如，就是有一个相对来说比拟好的预训练模型，预训练技术也是迁徙学习胜利的次要的起因之一。

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不论是 NLP 还是 CV 畛域，预训练技术都失去了十分快的倒退。NLP 最早采纳的是 Bag-of-Words 词袋模型，起初引入深度学习后，能够通过 Word2Vec、ELMO 的一些办法。

2018 年之后，Google 提出了基于 Transformer 新架构的 BERT 模型，采纳更多数据，训练一个更大的模型，使得 BERT 在 NLP 的不同的问题下，都达到了最优成果。同时因为 BERT 的倒退，NLP 技术在理论落地利用中失去了较疾速的倒退。

CV 畛域同理，最早是基于简略的色彩直方图或 SIFT 构建特色。随着神经网络的倒退，能够用大量标注数据训练一个成果较好的 ResNet 分类模型。

受 NLP 影响，最近大量的工作开始尝试用 Transformer 技术网络架构，用大量图片数据训练成果较好的预训练模型，使得这些预训练模型能够进一步被迁徙到上游工作上，例如表征学习工作。

下面次要介绍了深度学习在神经搜寻中的关键技术。上面将开展介绍，通过神经网络深度模型拿到原始数据特色后，如何做向量相似性搜寻。

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向量类似搜寻可分为两种：

1、准确搜寻：通过在整个向量空间内，遍历所有已存向量计算其与检索向量的间隔。常见的向量度量有四种：欧式间隔、余弦、内积、海明间隔。

长处：线性查找算法简略，不须要建设额定的数据结构和存储空间。

毛病：向量数量越来越多，搜寻后果的延时会越来越大，无奈齐全在理论利用场景中利用。

2、近似搜寻：全称 Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS)，即近似最近邻搜寻。不要求算法总是准确地返回最近的向量，承受只失去局部最近的街坊或略微靠近的街坊。

长处：通过对空间或工夫上的就义，疾速找到绝对较优的后果。

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通过不同索引构造或间隔计算的 4 种办法：量化、图算法、哈希算法、宰割法

理论利用中，大部分数据都达到了千万级别，准确搜寻无奈间接拿过去用，所以近似近邻搜寻，通常作为解决向量搜寻的技术计划。

总体解决思路包含：

1、缩小候选向量集：应用某种索引构造来防止在全量的数据上做匹配；

2、升高间隔计算的复杂度：对高维向量而言，通常会对向量进行降维或量化，对向量做近似计算，最初在一个很小的数据集上做原始向量的排序。

4 种具体方法包含：

1、齐全基于量化

2、图算法：事后计算好向量之间的近邻，而后构建一个近邻的图数据结构，当一个新的 query 来了之后，无需遍历图中所有的点，只需依据图中边的关系来游走，找到最近邻。

3、哈希算法：是另外一种对浮点向量的解决形式，把它转换成一种哈希的形式，间接用哈希间隔来计算。

4、宰割法：把原始的向量空间宰割成不同的子空间，来了新向量后，只需在某些特定子空间上进行搜寻，无需在全量的数据空间上搜寻。

通常来看，这 4 种办法能够混用，例如能够把宰割法和量化法联结应用，先把空间宰割成不同的子空间，而后在子空间上做量化，这样失去一个绝对较好的向量搜寻效率。

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神经搜寻面临的挑战：

• 进步提取特征向量的品质（最大挑战）：通常来说能够一直减少模型复杂度，应用最新的深度学习模型及更好的预训练模型，依据业务须要进行微调。
• 减速大模型的推理速度
• 深度模型推理计算密集，吞吐量低；
• 超大规模索引的精度和性能；
• 疾速集成最新的深度学习模型
• 深度学习技术和模型突飞猛进

向量搜寻面临的 4 个挑战：

1、高维数据：向量数据维度通常是 256/512/768/1024 维。

2、海量数据：在罕用的图片或视频解决场景中，向量数据通常在亿级别。

3、高召回：为保障检索成果，精度召回率通常要求 95% 以上。

4、高性能：为保障用户体验，向量检索的响应要求毫秒级。

神经搜寻的钻研现状

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神经搜寻技术不是一个全新的技术，已被广泛应用于一些具体场景中，例如搜寻举荐问题。

然而神经搜寻的技术门槛绝对较高，只有头部互联网大厂才具备这样的技术能力，例如当初百度或腾讯对短视频、图片的搜寻，都曾经开始利用神经搜寻技术，来实现这种简单多媒体数据的搜寻。

目前业界逐步开始关注无监督的预训练模型，从而加重对标注数据的依赖，进一步晋升特征提取向量的品质。

海量向量数据的索引，曾经有绝对比拟成熟的产品如 Weaviate 等。然而依然短少全链路的神经搜寻解决方案，这也是 Jina 诞生的一个起因。

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Jina AI 全家桶

Jina 是一个齐全开源的云原生神经搜寻框架，其最外围的产品是 Jina core，它提供云原生的搜寻零碎，以及其余帮忙晋升最终搜寻品质的产品。

Finetuner 能够帮忙用户微调特色表征模型，只需提供大量的标注数据，用户就能够一键式地在原有训练模型的根底上，失去一个比拟好的微调后的模型，间接部署到 Jina 链路中，失去更好的测试后果。

另外一个产品是 Hub，Hub 里分享了不同的根底模块，用户仅用几行代码就能够疾速搭建一个性能绝对欠缺的搜寻零碎。

神经搜寻的将来瞻望

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• 多模态和跨模态神经搜寻利用失去更多关注
• 单模态搜寻往多模态搜寻倒退
• 传统文字搜寻和神经搜寻的交融

近日 Jina AI 公布了 CLIP-as-service。CLIP 是一个热门的跨模态预训练模型，能够同时对图片和文本进行编码。

CLIP-as-service 详情介绍可参见：《BERT-as-service 时隔三年忽然更新，这次连名儿都改了》

传统的文字搜寻失去的搜寻后果准确度较高，然而召回较低；神经搜寻召回较高，然而准确度偏低。如何把这两个办法进行交融，失去更好的搜寻解决方案，是将来的另一个倒退方向。

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​此外，Jina AI 提供了 Learning Bootcamp 系列课程，分为高级、中级、高级三个等级，能够帮忙大家疾速理解神经搜寻的基本概念、技术计划、工作原理。

查看 Jina 官网文档，能够仅用几行代码，搭建一个单模态或跨模态搜寻零碎，解决音频、视频、图像甚至 3D 模型搜寻问题。

以上就是对于本期分享的全部内容，从 0 到 1，成为神经搜寻专家，敬请拜访 learn.jina.ai，更多精彩内容欢送关注 Jina AI 公众号获取！

对于王峰

Jina AI 高级 AI 工程师，开源神经搜寻框架 Jina 外围贡献者。毕业于山东大学，并于香港浸会大学取得计算机博士学位。

曾就任于腾讯科技和虎牙科技，热衷于开源软件及云原生技术，专一机器学习与深度学习算法在自然语言了解、多模态表征学习和信息检索畛域的理论利用。

Jina AI 公众号后盾发送「神经搜寻」，获取本次分享的残缺 PPT。

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