Google új MUVERA technológiájának titkai: Amit tudnod érdemes!

A Google nemrégiben megerősítette, hogy a keresőmotorja egy olyan módszert alkalmaz, amely hasonlít a Multi-Vector Retrieval via Fixed-Dimensional Encodings (MUVERA) eljárásra. Gary Illyes, a Google munkatársa, a Search Central Live Deep Dive esemény során beszélt erről, és bár elismerte a MUVERA létezését, a Graph Foundation Model (GFM) alkalmazásáról kevésbé volt határozott.

A MUVERA egy új eljárás, amely a keresési folyamatokat forradalmasítja azáltal, hogy a komplex többdimenziós keresési feladatokat egy gyorsabb, egydimenziós kereséssé alakítja. Ez a módszer a tokenek halmazait rögzített dimenziójú vektorokba sűríti, amelyek közelítik az eredeti hasonlóságokat. A MUVERA által alkalmazott megoldás lehetővé teszi, hogy optimalizált egyvektoros keresési módszerekkel gyorsan megtalálja a potenciális releváns találatokat, amelyeket aztán újra rangsorol a pontosabb többdimenziós hasonlóságok alapján. Az új rendszer gyorsabb, mint a korábbi PLAID, kevesebb jelöltet talál, de javítja a visszahívást, így ideális megoldás nagy léptékű keresési feladatokhoz.

MUVERA működése és előnyei

A MUVERA kulcsfontosságú előnyei közé tartozik, hogy a többdimenziós vektorokat rögzített vektorokká alakítja, amelyek pontosan közelítik az eredeti vektorok közötti összehasonlítást. Ez a megoldás, amely a Maximum Inner Product Search (MIPS) technikán alapul, lehetővé teszi a skálázható alkalmazást. A MUVERA gyors keresést végez azzal, hogy az első lépésben szűkíti a találatokat, majd a Chamfer hasonlóság segítségével újra rangsorolja őket, ezzel visszaállítva a többdimenziós keresés teljes pontosságát.

Az új eljárás gyorsabban találja meg a releváns dokumentumokat, és alacsonyabb feldolgozási időt igényel, mint a jelenlegi legmagasabb szintű rendszerek. Ezzel a Google képes hatékonyabban kezelni az óriási mennyiségű adatot, amelyet a keresések során dolgoz fel.

A Graph Foundation Model szerepe

A Google nemrégiben bejelentette a Graph Foundation Model (GFM) új típusú mesterséges intelligenciáját, amely a relációs adatbázisokból tanul. A GFM a táblázatos adatokat gráfokká alakítja, ahol a sorok csomópontokká, a táblák közötti kapcsolatok pedig élekké válnak. Ez a megoldás nemcsak a meglévő adatbázisokkal képes dolgozni, hanem új struktúrákat és jellemzőket is képes kezelni anélkül, hogy újra kellene képezni.

A GFM alkalmazásával a Google képes olyan mintázatokat felfedezni, amelyek a hagyományos modellek számára rejtve maradhatnak. Az új rendszer teljesítménye jelentős előrelépést jelent, hiszen az átlagos precizitás akár 3-40-szeres növekedését is elérheti.

Mit gondol erről a szakértő?

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy mit szól a Google által bejelentett MUVERA és GFM alkalmazásához. Viktor kiemelte: “A MUVERA bevezetése a Google keresési technológiájában jelentős előrelépést jelenthet a releváns találatok gyorsabb és pontosabb megjelenítésében. Az új eljárás lehetőséget ad arra, hogy a felhasználók a lehető legjobb keresési élményt kapják, ami a SEO szakemberek számára is új kihívásokat jelent. A GFM pedig tovább bővíti a Google mesterséges intelligenciájának lehetőségeit, lehetővé téve a még komplexebb adatok kezelését.” Továbbá hozzátette, hogy a SEO szakembereknek érdemes figyelemmel kísérniük a Google újításait, hiszen ezek alapvetően befolyásolják a keresőoptimalizálási stratégiákat.

További információkért látogasson el Császár Viktor weboldalára: csaszarviktor.hu.

Forrás: SearchEngineJournal.com