Как Google ускоряет поиск по гибридным векторам, комбинируя семантические эмбеддинги и разреженные признаки

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему вычислительной сложности и низкой эффективности при поиске Максимального Внутреннего Произведения (Maximum Inner Product Search, MIPS) в больших наборах данных, особенно для гибридных векторов. Гибридные векторы содержат как плотные компоненты (например, нейросетевые эмбеддинги), так и разреженные компоненты (например, признаки с большим количеством нулевых значений). Существующие методы оптимизированы либо только для плотных, либо только для разреженных данных и неэффективны для гибридных структур. Патент улучшает скорость и точность вычисления подобия (similarity) в таких сложных системах.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для эффективного поиска по внутреннему произведению в гибридном векторном пространстве. Изобретение разделяет обработку плотных (dense) и разреженных (sparse) компонентов векторов. К плотным компонентам применяется аппроксимация (например, Product Quantization), а к разреженным — специализированные методы (например, Cache-sorted Inverted Index). Затем результаты комбинируются, а точность повышается за счет механизма остаточного переранжирования (residual reordering).

Как это работает

Система работает в два этапа: офлайн-оптимизация и онлайн-обработка запросов.

• Офлайн: Векторы в базе данных классифицируются на плотные и разреженные компоненты. Плотные части квантуются (сжимаются) с использованием Codebooks. Для разреженных частей создается инвертированный индекс, оптимизированный для кэша процессора (Cache-sorting), чтобы минимизировать промахи кэша. Также вычисляются и сохраняются остатки (residuals) — разница между оригинальным вектором и его сжатой версией.
• Онлайн: При поступлении запроса он также разделяется на плотную и разреженную части. Система параллельно вычисляет приблизительные оценки подобия для каждой части, используя оптимизированные структуры данных. Оценки суммируются. Затем система выбирает расширенный набор кандидатов и применяет residual reordering: добавляет к приблизительной оценке поправочный коэффициент, вычисленный на основе остатков, что значительно повышает точность финального результата.

Актуальность для SEO

Высокая. По мере того как Google все больше полагается на нейросетевые модели (BERT, MUM), которые генерируют плотные эмбеддинги, потребность в эффективном векторном поиске (MIPS) возрастает. Однако многие реальные данные также содержат важные разреженные признаки. Способность эффективно обрабатывать гибридные векторы является критически важной инфраструктурной задачей для масштабирования современных поисковых систем и систем рекомендаций.

Важность для SEO

Влияние на SEO (65/100) — значительное, но косвенное. Это инфраструктурный патент, который не вводит новых факторов ранжирования. Однако он описывает базовую технологию, которая позволяет Google эффективно использовать сложные модели, комбинирующие семантическое понимание (плотные эмбеддинги) и точные признаки (разреженные данные). Понимание этого механизма подтверждает необходимость комплексной SEO-стратегии, охватывающей как широкую тематическую релевантность, так и точность конкретных данных.

Детальный разбор

Термины и определения

Cache-sorted Inverted Index (Инвертированный индекс с сортировкой для кэша)

Оптимизированная структура данных для разреженных векторов. Записи в индексе переупорядочиваются таким образом, чтобы максимизировать вероятность того, что данные, необходимые для обработки запроса, будут находиться в одной строке кэша процессора (cache-line), минимизируя задержки доступа к памяти.

Codebook (Кодовая книга)

В контексте Product Quantization, это набор центроидов кластеров для определенного подпространства (subspace) вектора. Используется для сжатия данных.

Dense Component (Плотный компонент)

Часть вектора, где большинство или все измерения имеют значащие (ненулевые) значения. Примеры: нейросетевые эмбеддинги.

Hybrid Record / Hybrid Vector (Гибридная запись / Гибридный вектор)

Запись в базе данных, представленная вектором, который содержит как Dense Component, так и Sparse Component.

Inner Product (Внутреннее произведение, скалярное произведение)

Математическая операция над двумя векторами, результат которой часто используется как мера подобия (similarity) между ними в поисковых системах.

LUT (Lookup Table) (Таблица поиска)

Структура данных для быстрого доступа к предварительно вычисленным значениям. В патенте используется Query-specific LUT для хранения предварительно рассчитанных внутренних произведений между подпространствами запроса и записями в Codebooks.

MIPS (Maximum Inner Product Search) (Поиск Максимального Внутреннего Произведения)

Задача нахождения в базе данных вектора, который имеет максимальное внутреннее произведение с заданным вектором запроса.

Product Quantization (PQ) (Производственное квантование)

Метод сжатия векторов для ускорения поиска подобия. Вектор разбивается на подпространства, и каждое подпространство квантуется независимо с использованием своего Codebook.

Residual Reordering (Остаточное переранжирование)

Метод повышения точности приблизительного поиска. Система сначала быстро находит набор кандидатов, а затем уточняет их оценки, используя residuals (разницу между оригинальным вектором и его сжатой аппроксимацией) для коррекции ошибок сжатия.

Sparse Component (Разреженный компонент)

Часть вектора, где большинство измерений имеют нулевые значения. Примеры: представление текста методом bag-of-words, категориальные признаки.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки запроса к базе данных гибридных записей.

1. Система получает вектор запроса.
2. Генерирует плотный компонент запроса и разреженный компонент запроса.
3. Вычисляет значения подобия плотных компонентов (dense component similarity values), используя аппроксимацию внутреннего произведения между плотной частью запроса и плотными частями гибридных записей.
4. Вычисляет значения подобия разреженных компонентов (sparse component similarity values) для разреженных частей.
5. Выбирает начальный набор гибридных записей на основе комбинации плотных и разреженных значений подобия.
6. Отвечает на запрос, предоставляя записи из этого начального набора.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует механизм повышения точности (Residual Reordering для плотной части).

1. После получения начального набора (из Claim 1), система вычисляет *точные* внутренние произведения (actual dense inner products) между плотной частью запроса и плотными частями записей из этого начального набора.
2. Выбирается уточненный набор (first refined set) на основе комбинации этих точных плотных произведений и ранее вычисленных разреженных значений подобия.

Claim 4 (Зависимый от 2): Детализирует механизм повышения точности, если разреженная часть также была аппроксимирована.

1. Указывается, что разреженные значения подобия (из Claim 1) также были получены путем аппроксимации.
2. После получения уточненного набора (из Claim 2), система вычисляет *точные* внутренние произведения (actual sparse inner products) для разреженных частей.
3. Выбирается второй уточненный набор (second refined set) на основе комбинации точных плотных и точных разреженных произведений.

Где и как применяется

Патент описывает инфраструктурные механизмы, которые применяются на ключевых этапах поиска, связанных с вычислением релевантности и подобия.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит офлайн-обработка данных (MIPS Optimization Engine).

• Извлечение признаков: Генерация гибридных векторов (эмбеддингов и разреженных признаков) для документов или сущностей.
• Классификация измерений: Система анализирует векторы и определяет, какие измерения являются плотными, а какие — разреженными.
• Сжатие и Индексирование: Плотные компоненты сжимаются (например, через Product Quantization), создаются Codebooks. Разреженные компоненты индексируются с помощью Cache-sorted Inverted Index. Вычисляются и сохраняются Residuals.

RANKING – Ранжирование
Основное применение патента находится на этапе отбора кандидатов (L1 Retrieval) и, возможно, на этапах легкого ранжирования (L2).

• L1 (Retrieval): Современные системы поиска часто используют векторный поиск (включая MIPS) для быстрого отбора тысяч кандидатов из миллиардов документов (например, Neural Matching). Описанные механизмы позволяют Google эффективно выполнять этот поиск по гибридным векторам.
• Система параллельно вычисляет приблизительные оценки подобия для плотных и разреженных компонентов запроса и комбинирует их для выбора начального набора кандидатов.

RERANKING – Переранжирование
Механизм Residual Reordering применяется после начального отбора кандидатов для уточнения оценок.

• Система берет расширенный набор кандидатов (полученный на этапе RANKING) и корректирует их оценки, используя сохраненные Residuals. Это позволяет достичь высокой точности (близкой к точному поиску) при сохранении скорости приблизительного поиска.

На что влияет

Патент влияет на инфраструктуру поиска в целом, а не на конкретные типы контента или ниши.

• Векторные модели: Влияет на любые системы, использующие гибридные векторные представления для оценки подобия — будь то документы, изображения, профили пользователей или сущности.
• Эффективность и Масштаб: Позволяет применять более сложные модели (сочетающие семантику и точные признаки) к большим объемам данных без критического замедления поиска.

Когда применяется

• Триггеры активации (Офлайн): При индексировании или обновлении базы данных векторов, когда необходимо создать или обновить сжатые представления и оптимизированные индексы.
• Триггеры активации (Онлайн): При выполнении операции MIPS — то есть всякий раз, когда системе нужно найти наиболее похожие элементы на основе внутреннего произведения векторов (например, при обработке поискового запроса на этапе Retrieval).
• Условия для Residual Reordering: Активируется после получения начального набора кандидатов для повышения точности финального результата.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-оптимизация и Индексирование (FIG. 5)

1. Классификация измерений: Анализ векторов в базе данных для разделения измерений на плотные и разреженные компоненты.
2. Обработка разреженных компонентов (FIG. 6, 7):
   1. Генерация инвертированного индекса для разреженных измерений.
   2. Определение активности измерений (по количеству ненулевых значений).
   3. Вычисление оптимального порядка (перестановки) записей (permutation) для минимизации промахов кэша. Это делается путем рекурсивного разделения набора данных, начиная с самого активного измерения.
   4. Обновление инвертированного индекса в соответствии с вычисленным порядком (создание Cache-sorted Inverted Index).
3. Обработка плотных компонентов:
   1. Применение Product Quantization: разделение плотных компонентов на K подпространств.
   2. Генерация Codebooks для каждого подпространства (например, с помощью кластеризации).
   3. Создание квантованных записей (сжатых представлений) для плотных компонентов.
4. Генерация остатков (Residuals): Вычисление разницы между оригинальными векторами и их аппроксимациями (полученными на шагах 2 и 3). Сохранение остатков в Residual Index.

Процесс Б: Онлайн-обработка запроса (FIG. 4, 8, 9A, 9B)

1. Получение и анализ запроса: Получение вектора запроса и его разделение на плотные и разреженные компоненты.
2. Вычисление подобия плотных компонентов (FIG. 8):
   1. Проецирование плотной части запроса на K подпространств.
   2. Генерация Query-specific LUT: предварительный расчет внутренних произведений между подпространствами запроса и всеми записями в Codebooks.
   3. Быстрое вычисление приблизительных оценок подобия для записей в базе данных путем поиска в LUT и агрегации результатов с использованием оптимизированных инструкций (например, SIMD).
3. Вычисление подобия разреженных компонентов: Использование Cache-sorted Inverted Index для расчета оценок подобия (точных или приблизительных) для разреженной части запроса.
4. Комбинация и выбор кандидатов: Суммирование плотных и разреженных оценок подобия. Выбор начального (расширенного) набора кандидатов.
5. Остаточное переранжирование (Residual Reordering):
   1. Для кандидатов вычисляются поправочные коэффициенты путем расчета внутреннего произведения между запросом и сохраненными остатками (Residuals).
   2. Корректировка оценок подобия кандидатов.
   3. Выбор финального набора лучших результатов на основе уточненных оценок.

Какие данные и как использует

Патент фокусируется на инфраструктуре обработки векторов и не определяет, какие именно признаки (features) используются для создания этих векторов.

Данные на входе

• База данных векторов: Набор гибридных векторов, представляющих элементы (документы, сущности и т.д.). Каждый вектор имеет измерения (dimensions).
• Вектор запроса: Гибридный вектор, для которого ищутся похожие элементы.
• Системные данные: Codebooks (для плотной части), Quantized Dense Component Records, Cache-sorted Inverted Index (для разреженной части), Residual Index.

Какие метрики используются и как они считаются

• Мера подобия: Внутреннее произведение (Inner Product). Для гибридного вектора оно вычисляется как сумма внутреннего произведения плотных частей и внутреннего произведения разреженных частей.
• Активность измерения (Dimension Activity): Количество ненулевых значений для данного измерения во всей базе данных. Используется для оптимизации Cache-sorted Inverted Index.
• Ошибка квантования (Quantization Error): Разница между оригинальным вектором и его сжатым представлением. Эта ошибка сохраняется как Residual.
• Оптимизация вычислений (Dense): Используется Product Quantization для аппроксимации внутреннего произведения. Вычисления ускоряются за счет Query-specific LUT и оптимизированных процессорных инструкций (SIMD), включая техники смещения (biasing) и маскирования для ускорения агрегации.
• Оптимизация вычислений (Sparse): Используется Cache-sorting для переупорядочивания данных в инвертированном индексе с целью минимизации количества обращений к строкам кэша (cache-lines) процессора.

Выводы

1. Гибридные модели — стандарт де-факто: Патент подтверждает, что Google проектирует свою инфраструктуру для работы с гибридными векторами. Это означает, что системы ранжирования комбинируют мощь плотных семантических эмбеддингов (для понимания смысла) с точностью разреженных признаков (для учета конкретных фактов, ключевых слов или ID сущностей).
2. Скорость и точность не исключают друг друга: Google активно использует сжатие и аппроксимацию (Product Quantization, Pruning) для обеспечения скорости поиска в реальном времени. Однако механизм Residual Reordering позволяет системе корректировать ошибки аппроксимации на финальном этапе, обеспечивая высокую точность (Recall) для топовых результатов.
3. Инфраструктурная оптимизация критична: Значительная часть патента посвящена низкоуровневым оптимизациям на уровне процессора и памяти (Cache-sorting, оптимизация LUT с SIMD). Это показывает, насколько важна эффективность инфраструктуры для масштабирования сложных моделей машинного обучения в поиске.
4. MIPS как основа векторного поиска: Maximum Inner Product Search является фундаментальной операцией для современных систем Information Retrieval, включая этап отбора кандидатов (Retrieval/Neural Matching).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент является инфраструктурным и не дает прямых тактических рекомендаций по оптимизации контента, он определяет стратегический ландшафт, в котором работают SEO-специалисты.

• Оптимизация под семантическое соответствие (Плотные векторы): Продолжать фокусироваться на создании контента, который демонстрирует глубокое понимание темы и интента пользователя. Это помогает контенту хорошо проецироваться в плотное векторное пространство (эмбеддинги), которое Google использует для семантического поиска.
• Включение точных и специфичных данных (Разреженные векторы): Не игнорировать важность включения конкретных ключевых слов, названий сущностей, фактов, дат и специфической терминологии. Эти элементы формируют разреженные признаки, которые система учитывает наравне с плотными эмбеддингами.
• Комплексный подход к релевантности: Понимать, что релевантность теперь является гибридной. Страница должна быть не только «о теме» в целом (семантика), но и содержать точные ответы и данные, соответствующие запросу (специфика).

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на ключевых словах (Игнорирование семантики): Стратегии, основанные исключительно на плотности ключевых слов без учета общего смысла и контекста, будут неэффективны, так как они игнорируют плотный компонент гибридной модели.
• Создание «водянистого» контента (Игнорирование специфики): Написание общих статей, которые семантически близки к теме, но не содержат конкретных фактов или точных терминов. Такой контент может плохо ранжироваться, так как ему не хватает сильных сигналов в разреженном компоненте.
• Игнорирование структуры и ясности данных: Предположение, что Google поймет все нюансы автоматически. Ясное представление информации помогает системе корректно извлекать как плотные, так и разреженные признаки.

Стратегическое значение

Патент имеет важное стратегическое значение, так как он демонстрирует техническую возможность Google эффективно и точно комбинировать различные типы данных в своих моделях ранжирования. Это подтверждает переход от чисто статистических моделей к сложным гибридным системам, объединяющим нейросетевое понимание языка и традиционные информационные признаки. Для SEO это означает, что невозможно полагаться только на один аспект оптимизации; успешная долгосрочная стратегия требует баланса между авторитетностью темы и точностью информации.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы товара в E-commerce

Применение знаний из патента для оптимизации страницы товара «Ноутбук Apple MacBook Air M3 13 дюймов».

1. Оптимизация для плотного компонента (Семантика):
   • Действие: Создать подробный обзор, описывающий сценарии использования ноутбука (для учебы, для работы с графикой, мобильность), сравнение с предыдущими моделями (M2, M1) и конкурентами. Описать пользовательский опыт.
   • Цель: Обеспечить высокое семантическое соответствие запросам, связанным с выбором легкого и производительного ноутбука. Эмбеддинг страницы должен быть близок к эмбеддингам этих интентов.
2. Оптимизация для разреженного компонента (Специфика):
   • Действие: Четко указать все технические характеристики: модель процессора («M3»), размер экрана («13 дюймов»), объем памяти, цвет, артикул производителя, точное название бренда («Apple MacBook Air»). Использовать структурированные данные (Schema.org/Product).
   • Цель: Обеспечить точное соответствие по конкретным признакам (фильтрам и точным запросам). Эти данные формируют разреженную часть вектора.
3. Ожидаемый результат (Гибридный эффект): Страница будет эффективно ранжироваться как по общим запросам (например, «лучший ноутбук для студента 2025»), благодаря сильному плотному компоненту, так и по точным запросам (например, «купить MacBook Air M3 13 дюймов»), благодаря сильному разреженному компоненту. Гибридная модель Google, использующая эффективный MIPS, сможет быстро и точно оценить релевантность этой страницы по обоим типам запросов.

Вопросы и ответы