Что такое embedding-based retrieval в проде (FAISS, ScaNN)?

Embedding-based retrieval — это метод поиска, основанный на представлении объектов (текстов, изображений и т.п.) в виде векторов (эмбеддингов) в многомерном пространстве. Вместо точного совпадения ключевых слов поиск происходит по близости векторов, что позволяет находить семантически похожие элементы.

FAISS и ScaNN — это библиотеки для эффективного поиска ближайших соседей (nearest neighbor search) в больших наборах векторов:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search) оптимизирован для быстрого поиска по большим коллекциям эмбеддингов с использованием индексов и сжатия.
• ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) от Google также обеспечивает быстрый и точный поиск с использованием различных алгоритмов индексации.

В продакшене embedding-based retrieval применяется, например, для:

• Поиска похожих документов или продуктов по смыслу, а не по точному совпадению слов.
• Рекомендательных систем, где эмбеддинги пользователей и товаров сравниваются для подбора релевантных рекомендаций.
• Обработки естественного языка, когда запрос и документы преобразуются в эмбеддинги и сравниваются по косинусной близости или другим метрикам.

Пример: при поиске по тексту запрос преобразуется в вектор, затем с помощью FAISS ищутся ближайшие векторы документов, что позволяет находить релевантные результаты даже при отсутствии точных совпадений слов.