Как Google оптимизирует инфраструктуру векторного поиска с помощью мультимасштабного квантования (MSQ)

Патент описывает технику Multiscale Quantization (MSQ), используемую Google для повышения скорости и точности поиска по сходству (векторного поиска). MSQ решает проблему снижения точности стандартных методов сжатия векторов (эмбеддингов), когда векторы имеют разную длину (норму). Разделяя вектор на направление и масштаб, Google может эффективнее хранить и быстрее находить семантически похожий контент в своем индексе.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную проблему снижения точности крупномасштабного поиска по сходству (Similarity Search) для высокоразмерных данных (например, эмбеддингов). Стандартные методы сжатия, такие как Product Quantization (PQ), теряют точность, когда нормы (длины или магнитуды) векторов в наборе данных сильно варьируются (variance in norms). Это снижает качество поиска ближайших соседей (Approximate Nearest Neighbor (ANN) search), который является основой для семантического сопоставления (например, Neural Matching) и рекомендательных систем.

Что запатентовано

Запатентован метод мультимасштабного квантования (Multiscale Quantization, MSQ) и система поиска, использующая его. Суть изобретения заключается в репараметризации (reparameterization) векторов данных на две отдельные компоненты: направление (Direction Component, нормализованный вектор) и масштаб (Scale Component, норма вектора). Каждая компонента квантуется независимо (Product Quantization для направления, Scalar Quantization для масштаба), что позволяет более точно кодировать данные с различной длиной векторов.

Как это работает

Система работает в два этапа: создание индекса (офлайн) и выполнение поиска (онлайн).

Индексирование (Квантование):

Грубое квантование: Исходные данные подвергаются Vector Quantization (VQ).
Вычисление остатков: Вычисляются остатки (residuals) – разница между исходным вектором и его VQ-центроидом.
Поворот: К остаткам применяется обученная матрица поворота (Rotation Matrix) для оптимизации распределения данных.
Репараметризация: Повернутые остатки разделяются на направление (нормализуется до единичной длины) и масштаб (норма).
Раздельное квантование: Направление сжимается с помощью Product Quantization (PQ), а масштаб – с помощью Scalar Quantization (SQ).
Обучение: Все компоненты (VQ, матрица поворота, PQ, SQ) обучаются совместно (end-to-end training) для минимизации общей ошибки.

Поиск:

При получении запроса система выполняет быстрый ANN поиск по сжатой базе данных MSQ, используя асимметричное вычисление расстояний (Asymmetric Distance Computation), которое эффективно учитывает раздельно закодированные масштаб и направление.

Актуальность для SEO

Высокая. Векторный поиск и Approximate Nearest Neighbor (ANN) search являются фундаментом современных поисковых технологий, включая семантический поиск, рекомендательные системы и поиск мультимедиа. Оптимизация скорости, точности и эффективности хранения векторных индексов является критически важной задачей для масштабирования этих систем в 2025 году.

Важность для SEO

Влияние на SEO является инфраструктурным (4/10). Патент не описывает факторы ранжирования или методы оценки качества контента. Он описывает, как Google технически реализует хранение и быстрый поиск векторных эмбеддингов. Это крайне важно для понимания работы L1 Retrieval (отбора кандидатов), но не предоставляет прямых тактических рекомендаций для SEO-специалистов. Стратегическое значение заключается в подтверждении критической роли векторного поиска.

Детальный разбор

Термины и определения

Approximate Nearest Neighbor (ANN) Search (Приблизительный поиск ближайшего соседа): Алгоритм быстрого поиска элементов в базе данных, которые наиболее похожи (ближайшие соседи) на данный запрос в векторном пространстве. Используется на этапе L1 Retrieval.
Asymmetric Distance Computation (ADC) (Асимметричное вычисление расстояния): Метод вычисления расстояния, при котором элементы базы данных квантуются (сжимаются), а вектор запроса остается в исходном (неквантованном) виде для повышения точности.
Direction Component (Компонент направления): Часть вектора после репараметризации, представляющая его направление. Нормализуется до единичной длины (unit-normalized).
End-to-End Training (Сквозное обучение): Подход, при котором все параметры модели (VQ, Rotation Matrix, PQ, SQ) обучаются совместно (jointly trained) для оптимизации общей целевой функции (минимизации ошибки квантования).
Multiscale Quantization (MSQ) (Мультимасштабное квантование): Описанный в патенте метод квантования, который разделяет данные на компоненты направления и масштаба и квантует их по отдельности.
Product Quantization (PQ) (Продуктное квантование): Метод сжатия высокоразмерных векторов путем разделения вектора на несколько подвекторов (субпространств) и независимого квантования каждого из них.
Reparameterization (Репараметризация): Процесс преобразования представления данных. В данном патенте – разделение вектора на Direction Component и Scale Component.
Residual Dataset (Набор остатков): Набор векторов, представляющих разницу (ошибку) между исходными данными и их аппроксимацией после грубого квантования (VQ).
Rotation Matrix (Матрица поворота): Матрица, применяемая к данным (или остаткам) для перераспределения вариативности между измерениями, что улучшает эффективность последующего PQ.
Scalar Quantization (SQ) (Скалярное квантование): Квантование одномерных (скалярных) значений. В патенте используется для сжатия Scale Component.
Scale Component (Компонент масштаба): Часть вектора после репараметризации, представляющая его норму (длину или магнитуду).
Vector Quantization (VQ) (Векторное квантование): Метод квантования, который аппроксимирует вектор целиком. Часто используется как первый, «грубый» этап (coarse quantization).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US11874866B2 является продолжением (continuation) более ранней заявки и фокусируется на применении технологии MSQ в процессе работы поисковой системы.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод работы поисковой системы, использующей базу данных, закодированную специфическим образом (MSQ).

Система получает поисковый запрос.
Система выполняет поиск ближайшего соседа (nearest neighbor search) по квантованному представлению (quantized encoding) базы данных.
Ключевая характеристика кодирования: База данных представлена через набор повернутых остатков (rotated residuals). Каждый остаток состоит из компонента нормализованного направления (unit-normalized direction component) и компонента масштаба (scale component).
Цель нормализации: Уменьшение влияния вариативности норм (variance of norms) в наборе остатков.
Структура кодирования: Квантованное представление основано на отдельном квантовании компонента направления И компонента масштаба.
Система получает результаты поиска.

Ядро изобретения — это использование индекса, структурированного через разделение масштаба и направления, для выполнения поиска по сходству. Это инфраструктурное улучшение для повышения точности извлечения данных.

Зависимые пункты (Claims 3, 4, 6, 7, 11, 12): Детализируют процесс создания и использования этой структуры:

(3, 4) Повернутые остатки генерируются путем выполнения VQ, генерации остатков и применения матрицы поворота (Rotation Matrix).
(6) Компоненты направления и масштаба генерируются путем репараметризации.
(7, 11) Квантование направления выполняется с помощью Product Quantization, а масштаба — с помощью Scalar Quantization.
(12) Поиск выполняется как асимметричный поиск (asymmetric search).

Где и как применяется

Изобретение является фундаментальной частью инфраструктуры хранения и извлечения данных для векторного поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

На этом этапе происходит создание структуры MSQ. Высокоразмерные эмбеддинги контента (текст, изображения и т.д.) сжимаются с использованием Multiscale Quantization (VQ -> Rotation -> Reparameterization -> PQ + SQ) для эффективного хранения. Также на этом этапе (или офлайн) происходит обучение (End-to-End Training) параметров модели MSQ (словари и матрица поворота).

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval / Отбор кандидатов)

Основной этап применения в процессе поиска. Когда запрос преобразован в эмбеддинг, система должна быстро найти похожие эмбеддинги в индексе. MSQ позволяет выполнять быстрый и точный Approximate Nearest Neighbor (ANN) поиск. Система использует структуру MSQ для эффективного вычисления расстояний (Asymmetric Distance Computation) между вектором запроса и миллиардами сжатых векторов в индексе, чтобы отобрать кандидатов (например, для Neural Matching).

Входные данные:

Индексирование/Обучение: Набор высокоразмерных векторов (эмбеддингов контента).
Поиск: Вектор запроса (Query Vector).

Выходные данные:

Индексирование: Сжатая база данных (quantized encoding), состоящая из индексов VQ, PQ и SQ.
Поиск: Набор ближайших соседей (кандидатов для ранжирования).

На что влияет

Типы контента и форматы: Влияет на любой контент, представленный в виде плотных высокоразмерных векторов. В патенте упоминаются изображения, аудио, видео и текстовая информация.
Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, где требуется поиск по семантическому сходству (векторный поиск), а не только по ключевым словам.
Масштаб данных: Метод ориентирован на крупномасштабный поиск (Large-scale similarity search).

Когда применяется

Условия работы: Применяется постоянно в системах, использующих векторный поиск. Активируется на этапе L1 Retrieval при выполнении ANN поиска.
Технические условия: Метод особенно эффективен, когда данные (или остатки VQ) имеют высокую вариативность норм (длин векторов), что, как отмечается в патенте, характерно для реальных данных.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Квантование, Обучение и Индексирование (Офлайн)

Обучение модели (End-to-End Training): Совместное обучение всех параметров модели (VQ, Rotation Matrix R, PQ, SQ) с использованием стохастического градиентного спуска (SGD) для минимизации общей ошибки квантования.
Векторное квантование (VQ): Исходный набор данных подвергается грубому квантованию с использованием обученной VQ модели.
Генерация остатков: Вычисляется набор остатков (residual dataset) – разница между исходным вектором и его VQ-центроидом.
Вращение остатков: К остаткам применяется обученная матрица поворота (R) для генерации набора повернутых остатков.
Репараметризация: Каждый повернутый остаток разделяется:
- Scale Component (норма вектора).
- Direction Component (вектор делится на свою норму, становясь единичным).
Продуктное квантование (PQ): Компоненты направления квантуются с использованием обученных PQ словарей.
Скалярное квантование (SQ): Компоненты масштаба квантуются с использованием обученного SQ словаря.
Сохранение индекса: Результаты (индексы VQ, PQ, SQ) сохраняются в индексе ANN.

Процесс Б: Поиск (Онлайн)

Получение запроса: Система получает вектор запроса (Q).
Поиск ближайших VQ партиций: Определяются ближайшие VQ-центроиды к запросу (грубый поиск).
Сканирование разделов (ANN Search): В выбранных разделах выполняется поиск ближайших соседей с использованием Asymmetric Distance Computation (ADC).
Вычисление расстояния MSQ: Система быстро вычисляет приблизительные расстояния, используя раздельные квантованные компоненты масштаба (SQ) и направления (PQ) из индекса и несжатый вектор запроса.
Получение результатов: Возвращается набор элементов с наименьшими вычисленными расстояниями.

Какие данные и как использует

Данные на входе

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

Входные данные: Высокоразмерные векторы (high dimensional data), представляющие различные типы контента (эмбеддинги текста, изображений, аудио, видео).

Какие метрики используются и как они считаются

Основная цель системы — минимизация ошибки квантования для повышения точности поиска по сходству.

Quantization Error (Ошибка квантования): Основная метрика оптимизации при обучении. Обычно измеряется как среднеквадратичная ошибка (MSE) между исходным вектором (x) и его квантованным приближением (x̂). Цель — минимизировать ||x — x̂||.
Norm (Норма вектора): Длина вектора (L2 норма). Критически важна, так как вариативность норм (variance of norms) является проблемой, которую решает MSQ. Используется для репараметризации.
L2 Distance (Евклидово расстояние): Используется для измерения сходства между векторами во время поиска. Система вычисляет аппроксимацию этого расстояния с помощью ADC.
Recall@N (Полнота@N): Используется в экспериментах (описанных в патенте) для оценки качества поиска — доля истинных ближайших соседей, найденных среди N результатов.

Методы вычислений:

Stochastic Gradient Descent (SGD): Используется для сквозного (end-to-end) обучения всех параметров модели.
Asymmetric Distance Computation (ADC): Используется на этапе поиска для эффективного вычисления расстояний.

Выводы

Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Google, связанные с векторным поиском. Он не дает прямых рекомендаций для SEO.

Инфраструктурный характер патента: Патент описывает глубокую инфраструктурную оптимизацию для систем векторного поиска (ANN). Он не предлагает новых сигналов ранжирования, а повышает эффективность базовой технологии (L1 Retrieval), на которой строятся современные алгоритмы, такие как Neural Matching.
Решение проблемы вариативности масштаба: Ключевая инновация MSQ — разделение вектора на направление и масштаб (норму) и их раздельное квантование. Это позволяет Google точнее хранить и извлекать эмбеддинги, у которых может сильно различаться магнитуда.
Повышение точности семантического сопоставления: За счет снижения ошибки квантования, MSQ позволяет более точно определять семантическое сходство между запросом и контентом на этапе отбора кандидатов.
Важность сквозного обучения (End-to-End Training): Патент подчеркивает преимущество совместного обучения всех компонентов системы (VQ, Rotation, PQ, SQ) для достижения глобальной оптимизации, что отражает общий тренд в ML-инфраструктуре Google.
Подтверждение роли векторного поиска: Патент демонстрирует уровень сложности и инвестиций в инфраструктуру векторного поиска, подтверждая его критическую роль в архитектуре современного поиска.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает внутренние механизмы сжатия и поиска векторов. Он не дает практических выводов для стандартных работ по SEO (контент, ссылки, техническая оптимизация).

Best practices (это мы делаем)

Прямых рекомендаций для SEO из этого патента не следует. Однако он дает критически важное понимание того, как работает современный поиск на этапе отбора кандидатов.

Фокус на семантическом соответствии и качестве контента: Поскольку извлечение информации основано на поиске ближайших соседей в векторном пространстве (ANN Search), стратегия должна быть направлена на создание контента, который генерирует сильные, семантически точные эмбеддинги. Это достигается через глубину проработки темы, ясность изложения и удовлетворение интента пользователя.
Построение Topical Authority: Создание кластеров семантически связанного контента повышает вероятность того, что эмбеддинги страниц будут находиться близко к соответствующим запросам в векторном пространстве. Точность этого сопоставления улучшается благодаря технологиям вроде MSQ.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против каких-либо конкретных SEO-тактик или манипуляций. Однако он делает менее эффективными устаревшие подходы:

Оптимизация под ключевые слова в ущерб смыслу: В системах, использующих векторный поиск для определения семантического сходства, манипуляции с плотностью ключевых слов неэффективны. Важно общее семантическое направление контента, которое кодируется в Direction Component вектора.

Стратегическое значение

Патент имеет важное стратегическое значение, так как он раскрывает детали инфраструктуры, лежащей в основе Neural Matching и L1 Retrieval. Он демонстрирует уровень оптимизации, применяемый Google для реализации векторного поиска в веб-масштабе. Для Senior SEO-специалистов это подтверждает, что современное SEO требует понимания принципов Information Retrieval. Стратегия должна строиться на предположении, что Google очень точно определяет семантическое сходство контента.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает инфраструктурную оптимизацию алгоритмов сжатия данных.

Вопросы и ответы

Что такое квантование векторов и зачем оно нужно Google?

Квантование – это процесс сжатия данных. Современный поиск использует эмбеддинги (длинные векторы чисел) для представления смысла контента. Хранить и искать по миллиардам таких векторов ресурсоемко. Квантование позволяет значительно уменьшить размер этих векторов при минимальной потере точности, что делает возможным быстрый поиск по сходству (векторный поиск) в масштабе интернета.

В чем суть Multiscale Quantization (MSQ) по сравнению с обычным Product Quantization (PQ)?

Обычное PQ теряет точность, когда векторы имеют разную длину (норму), что часто случается в реальных данных. MSQ решает эту проблему, разделяя каждый вектор на две части: направление (Direction) и длину (Scale), и сжимая каждую часть по отдельности. Это позволяет более точно сохранить информацию и улучшить качество поиска по сходству.

Как этот патент влияет на Neural Matching (Нейронное сопоставление)?

Neural Matching полагается на сравнение эмбеддингов для определения релевантности, что по сути является векторным поиском (ANN search). MSQ – это технология, которая делает ANN search более быстрым и точным. Таким образом, этот патент описывает инфраструктурную оптимизацию, которая напрямую улучшает эффективность работы систем Neural Matching на этапе отбора кандидатов (L1 Retrieval).

Могу ли я как SEO-специалист как-то оптимизировать свой сайт под MSQ?

Нет, напрямую оптимизировать сайт под MSQ нельзя. Это внутренняя технология сжатия данных Google. SEO-специалисты не могут влиять на параметры квантования. Ваша задача – сосредоточиться на качестве и семантической релевантности контента, чтобы он генерировал точные эмбеддинги.

Означает ли этот патент, что Google стал лучше понимать семантику контента?

Да, косвенно. Понимание семантики происходит на этапе генерации эмбеддингов (моделями типа BERT/MUM). Однако MSQ позволяет Google более точно хранить и извлекать эти эмбеддинги из индекса. Снижение ошибки квантования означает, что при поиске система найдет более близкие по смыслу документы, что улучшает общее качество семантического поиска.

На каком этапе поиска работает эта технология?

MSQ задействовано на двух ключевых этапах. Во-первых, на этапе индексирования (Indexing), когда эмбеддинги контента сжимаются и сохраняются. Во-вторых, на этапе ранжирования, а именно при отборе кандидатов (L1 Retrieval), когда система выполняет быстрый поиск по сходству в этой сжатой базе данных.

Применяется ли MSQ только для текста или для других типов контента тоже?

MSQ – это общий метод сжатия векторов. Он применяется к любым данным, представленным в виде высокоразмерных векторов. Патент явно упоминает применение для эмбеддингов текста, изображений, видео и аудио.

Что такое «Rotation Matrix» и зачем она используется в этом процессе?

Матрица поворота (Rotation Matrix) применяется к данным перед Product Quantization (PQ). PQ работает лучше, когда данные равномерно распределены между измерениями. Вращение помогает перераспределить данные так, чтобы оптимизировать процесс сжатия и уменьшить итоговую ошибку. Это стандартный шаг оптимизации в современных методах квантования.

Что такое «End-to-End Training» в контексте этого патента?

Это означает, что все компоненты системы (грубое квантование VQ, матрица поворота, продуктное квантование PQ и скалярное квантование SQ) обучаются совместно (jointly trained) как единая система с помощью машинного обучения (SGD). Это позволяет оптимизировать всю систему целиком для минимизации общей ошибки, а не настраивать каждый этап по отдельности.

Какое практическое значение этот патент имеет для моей SEO-стратегии?

Практическое значение заключается в подтверждении того, что Google инвестирует значительные ресурсы в инфраструктуру векторного поиска. Это означает, что долгосрочная SEO-стратегия должна быть полностью сосредоточена на семантике, авторитетности темы (Topical Authority) и качестве контента. Система ищет смысл, и MSQ помогает ей делать это эффективнее.