Как Google использует иерархическое квантование для ускорения поиска по векторному сходству (MIPS)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему вычислительной сложности Maximum Inner Product Search (MIPS). MIPS используется для нахождения элементов в базе данных, векторы которых наиболее похожи (имеют максимальное внутреннее произведение) на вектор запроса. Это критически важная задача для систем, основанных на векторных эмбеддингах (например, Neural Matching или системы рекомендаций). Прямой перебор слишком медленный и ресурсоемкий для больших баз данных. Патент предлагает метод значительного ускорения этого процесса при сохранении высокой точности.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для быстрой аппроксимации внутреннего произведения с использованием иерархического квантования. Высокоразмерные векторы сжимаются с помощью многоуровневого подхода, обычно комбинации Vector Quantization (VQ) и Product Quantization (PQ). Ключевым элементом является применение изученного преобразования (learned transformation/rotation) к остаткам (residuals) между уровнями для минимизации ошибки квантования.

Как это работает

Система работает в два этапа: индексирование (офлайн) и поиск (онлайн).

Индексирование:

1. VQ (Уровень 1): Векторы базы данных кластеризуются (VQ Codebook).
2. Вычисление остатков: Рассчитывается разница (residual) между вектором и центром его кластера.
3. Трансформация: К остаткам применяется изученное ортогональное преобразование (R).
4. PQ (Уровень 2): Трансформированные остатки делятся на подспространства (subspaces), и каждое квантуется независимо (PQ Codebooks).
5. Хранение: Для каждого элемента сохраняется компактный код (индексы VQ + PQ).

Поиск:

1. Система находит ближайший VQ кластер(ы) для вектора запроса.
2. Поиск ограничивается только элементами внутри этих кластеров (основное ускорение).
3. Сходство быстро аппроксимируется с использованием PQ кодов, часто с оптимизацией через таблицы поиска в регистрах процессора (in-register lookup tables).

Актуальность для SEO

Высокая. Векторный поиск лежит в основе современных систем информационного поиска и рекомендаций. По мере того как Google все больше полагается на сложные нейросетевые модели (например, MUM) и эмбеддинги для понимания контента (Neural Matching), инфраструктура для эффективного и быстрого MIPS становится критически важной для масштабирования этих технологий.

Важность для SEO

Влияние на SEO — косвенное и инфраструктурное (3/10). Патент не описывает сигналы ранжирования, методы анализа контента или способы оптимизации сайтов. Он описывает исключительно инженерные методы повышения эффективности и скорости извлечения данных на основе векторного сходства. Для SEO-специалистов это важно для понимания того, как технически реализуется семантический поиск на этапе отбора кандидатов (L1 Retrieval), но не предлагает прямых тактик оптимизации.

Детальный разбор

Термины и определения

Codebook (Кодовая книга)

Набор центров кластеров (центроидов). Используются VQ Codebook (первый уровень) и PQ Codebooks (второй уровень, по одной книге на каждое подпространство).

Hierarchical Quantization (Иерархическое квантование)

Многоуровневый метод сжатия векторов. В патенте это комбинация VQ и PQ.

In-register Lookup Table

Оптимизация скорости, при которой таблица предварительно вычисленных внутренних произведений хранится непосредственно в регистрах процессора (например, SIMD) для параллельного доступа.

Inner Product (Внутреннее произведение)

Математическая операция, используемая как мера сходства между двумя векторами.

Learned Transformation / Rotation (Изученное преобразование / Вращение)

Ортогональное преобразование (матрица R), применяемое к остаткам между уровнями VQ и PQ. Оно оптимизируется (изучается) совместно с кодовыми книгами для минимизации ошибки квантования.

MIPS (Maximum Inner Product Search)

Задача поиска элемента в базе данных, вектор которого имеет максимальное внутреннее произведение с вектором запроса.

Product Quantization (PQ / Продуктовое квантование)

Метод квантования, при котором вектор делится на несколько частей (подпространств или chunks), и каждая часть квантуется независимо.

Residual (Остаток)

Вектор разницы между исходным вектором и центром кластера, к которому он был отнесен на предыдущем уровне квантования (например, после VQ).

Vector Quantization (VQ / Векторное квантование)

Метод квантования, который группирует векторы в кластеры и представляет каждый вектор индексом центра ближайшего кластера.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит два основных независимых блока утверждений: процесс индексирования (квантования) и процесс поиска (запроса).

Claim 1 (Независимый пункт) — Процесс Поиска: Описывает систему, использующую предварительно квантованную базу данных для ответа на запрос.

1. Система хранит базу квантованных элементов (конкатенация индекса VQ и индексов PQ).
2. При получении вектора запроса система определяет наиболее похожий центр кластера из первой кодовой книги (VQ).
3. Вычисляется остаток (residual) запроса.
4. Ключевой шаг: Остаток трансформируется с использованием изученного преобразования (learned transformation).
5. Трансформированный остаток проецируется в k подпространств.
6. Система обрабатывает только те элементы базы данных, чей индекс VQ совпадает с выбранным.
7. Для этих элементов вычисляется оценка сходства (similarity score) путем суммирования внутренних произведений по всем подпространствам (используя PQ коды).
8. Предоставляются элементы с наивысшими оценками.

Claim 9 (Независимый пункт) — Процесс Индексирования: Описывает метод создания квантованной базы данных.

1. Кластеризация базы данных векторов и сохранение центров в кодовой книге первого слоя (VQ).
2. Для каждого элемента базы данных:
   • Вычисление остатка (residual) на основе центра его кластера.
   • Проецирование остатка в подпространства.
   • Определение для каждого подпространства записи в кодовой книге второго слоя (PQ).
   • Сохранение квантованного вектора как конкатенации записей VQ и PQ.

Claim 5 (Зависимый от 1) и Claim 15 (Зависимый от 9): Уточняют, что преобразование/вращение (transformation/rotation) изучается совместно (jointly learned/trained) с первой и второй кодовыми книгами для оптимизации точности.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует оптимизацию скорости поиска. Результаты вычислений внутренних произведений для PQ сохраняются в таблице поиска в регистрах процессора (in-register storage).

Где и как применяется

Этот патент описывает инфраструктурные процессы, применяемые для обеспечения эффективного векторного поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит офлайн-подготовка данных. Quantization Engine получает на вход высокоразмерные векторы (эмбеддинги) и выполняет иерархическое квантование: генерирует VQ и PQ Codebooks, изучает оптимальную трансформацию (R) и преобразует исходные векторы в компактные квантованные представления (Quantized Database Items).

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval / Отбор кандидатов)
На этом этапе изобретение применяется в реальном времени. Query Engine использует созданные структуры для выполнения быстрого MIPS. Система мгновенно отбирает наиболее похожие элементы из квантованной базы данных. Это позволяет эффективно реализовать нейронный поиск (Neural Matching), сокращая миллиарды потенциальных результатов до тысяч кандидатов для последующих этапов ранжирования (L2/L3).

Входные данные (Индексирование):

• База данных высокоразмерных векторов (Database Items).

Выходные данные (Индексирование) / Входные данные (Поиск):

• VQ Codebook, PQ Codebooks.
• Матрица изученной трансформации (R).
• База данных квантованных векторов.
• Вектор запроса.

Выходные данные (Поиск):

• Набор элементов с наивысшими аппроксимированными оценками сходства (similarity scores).

На что влияет

Технология влияет на любые системы, использующие MIPS для поиска по сходству:

• Типы контента: Любой контент, представленный в виде плотных векторов (текст, изображения, видео, товары).
• Применение в поиске: Критически важна для систем нейронного сопоставления (Neural Matching), где документы и запросы сравниваются на основе их эмбеддингов.
• Другие применения: Системы рекомендаций, классификация контента.

Когда применяется

• Индексирование: Выполняется офлайн или периодически при обновлении базы данных векторов.
• Поиск: Активируется в реальном времени на этапе отбора кандидатов (L1 Retrieval), когда требуется поиск по векторному сходству в большом индексе.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексирование (Обучение и Квантование)

1. Совместное Обучение: Инициализация VQ codebook, PQ codebooks и матрицы трансформации R. Использование стохастического градиентного спуска (Stochastic Gradient Descent) для итеративной оптимизации этих параметров совместно с целью минимизации общей ошибки квантования.
2. Применение VQ (Слой 1): Каждый вектор базы данных назначается ближайшему центру кластера в VQ codebook.
3. Вычисление Остатков: Вычисляется разница (residual) между вектором и его VQ центром.
4. Трансформация Остатков: К остаткам применяется изученная матрица трансформации R.
5. Применение PQ (Слой 2): Трансформированный остаток разбивается на K подпространств (чанков). Каждый чанк независимо квантуется с использованием соответствующего PQ codebook.
6. Сохранение: Квантованное представление (конкатенация VQ кода и K PQ кодов) сохраняется в базе данных.

Процесс Б: Поиск (Обработка запроса)

1. Получение вектора запроса.
2. Поиск VQ: Вычисление внутреннего произведения между вектором запроса и центрами в VQ codebook. Выбор топ-t наиболее похожих центров.
3. Вычисление Остатка Запроса: Расчет остатка запроса относительно выбранного(ых) центра(ов) VQ.
4. Трансформация и Проекция: Применение матрицы R к остатку запроса и разделение его на K подпространств.
5. Генерация Таблиц Поиска (Опционально): Предварительное вычисление внутренних произведений между чанками запроса и всеми записями в PQ codebooks. Сохранение результатов в таблицах поиска (потенциально в регистрах CPU).
6. Ограничение Поиска: Система выбирает для анализа только элементы базы данных из выбранных VQ кластеров.
7. Аппроксимация Сходства: Для выбранных элементов оценка сходства вычисляется путем суммирования внутренних произведений по всем K подпространствам (используя PQ коды и таблицы поиска).
8. Возврат Результатов: Элементы с наивысшими оценками возвращаются.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на обработке числовых векторов и не упоминает традиционные SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие и т.д.).

• Векторные данные: Высокоразмерные (high-dimensionality), плотные (dense) векторы (эмбеддинги), представляющие элементы базы данных и запросы.

Какие метрики используются и как они считаются

• Inner Product (Внутреннее произведение): Основная метрика сходства, которую система аппроксимирует.
• Quantization Error (Ошибка квантования): Метрика, используемая во время обучения. Система стремится минимизировать разницу между исходным вектором и его квантованным представлением. Оптимизация происходит с помощью Stochastic Gradient Descent.
• Similarity Score (Оценка сходства): Аппроксимированное значение внутреннего произведения, рассчитываемое онлайн как сумма внутренних произведений по подпространствам PQ.
• Параметры конфигурации (M, K, J, t): M (размер VQ Codebook), K (количество подпространств PQ), J (размер PQ Codebook), t (количество проверяемых VQ кластеров).
• Сложность вычислений: Патент снижает сложность с O(nd) (полный перебор) до приблизительно O(m + nkt/m), что значительно быстрее.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с инфраструктурой и оптимизацией вычислений, без прямых рекомендаций для SEO. Основные выводы заключаются в понимании технологических возможностей поисковой системы.

1. Фундамент для масштабного векторного поиска: Иерархическое квантование — это ключевая технология, позволяющая применять поиск по векторному сходству (например, Neural Matching) в реальном времени. Без таких методов сжатия использование высокоразмерных эмбеддингов было бы невозможным из-за вычислительных затрат.
2. Баланс скорости и точности: Система использует двухуровневый подход: VQ используется для грубого, но быстрого ограничения области поиска, а PQ на остатках используется для точной оценки сходства в этой ограниченной области.
3. Критичность совместного обучения: Точность системы значительно повышается за счет совместного обучения (jointly learned) кодовых книг (VQ и PQ) и матрицы трансформации (R). Это позволяет минимизировать общую ошибку квантования.
4. Глубокая инженерная оптимизация: Упоминание in-register lookup tables показывает, что Google оптимизирует поиск на аппаратном уровне (используя SIMD-инструкции CPU) для достижения максимальной производительности.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для тактических SEO-действий (оптимизации контента, ссылок или технических настроек сайта). Практическая ценность заключается в стратегическом понимании возможностей поисковой системы.

Best practices (это мы делаем)

Поскольку этот патент обеспечивает инфраструктуру для масштабного семантического поиска (векторного поиска), это подтверждает стратегическую важность следующих направлений:

• Фокус на семантическом соответствии и интенте: Необходимо сосредоточиться на создании контента, который приводит к формированию сильных и релевантных эмбеддингов. Стратегии должны быть направлены на семантическое и концептуальное соответствие контента запросу пользователя, так как у Google есть высокоэффективная инфраструктура для измерения этого соответствия.
• Развитие Topical Authority: Создание глубокого, экспертного контента, который всесторонне раскрывает тему, помогает NLP-моделям сформировать качественный векторный эмбеддинг для документа, который затем будет эффективно обработан этой системой.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование семантического поиска: Стратегии, основанные исключительно на точном вхождении ключевых слов (keyword stuffing) или устаревших метриках текстовой релевантности, будут терять эффективность. Системы векторного поиска, работу которых обеспечивает эта технология, играют ключевую роль в отборе кандидатов для ранжирования.
• Попытки манипулировать квантованием: Бессмысленно пытаться повлиять на процесс квантования. Это внутренний математический процесс обработки уже сгенерированных эмбеддингов.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента велико. Он демонстрирует, как Google решает сложнейшие инфраструктурные задачи для обеспечения работы нейросетевых моделей в поиске. Это подтверждает долгосрочный тренд на переход к семантическому поиску, основанному на машинном обучении и векторных представлениях данных. Эффективность, описанная в патенте, позволяет Google применять векторный поиск практически повсеместно.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает алгоритмы сжатия и поиска векторов, а не генерацию этих векторов или их интерпретацию для ранжирования веб-страниц.

Вопросы и ответы