Как Google планирует заменить традиционный поисковый индекс единой нейросетью (Differentiable Search Index)

Описание

Какую задачу решает

Заявка решает фундаментальные проблемы и ограничения традиционных систем информационного поиска (IR), таких как системы на основе BM25 или Dual Encoders (DE). Традиционные системы требуют хранения и обслуживания огромных статических индексов (инвертированных или векторных) отдельно от моделей ранжирования. Это усложняет архитектуру (конвейер retrieve-then-rank), требует значительных ресурсов памяти и затрудняет быстрое обновление индекса. Патент предлагает устранить необходимость в отдельном статическом индексе и радикально упростить процесс поиска.

Что запатентовано

Запатентована архитектура Differentiable Search Index (DSI). Суть изобретения заключается в использовании единой модели машинного обучения (в частности, упоминаются sequence-to-sequence модели, такие как Transformer), в параметрах которой закодирована вся информация о корпусе документов. Эта модель заменяет традиционный индекс и обучается напрямую отображать входной запрос (query) в идентификатор релевантного ресурса (docid).

Как это работает

Система работает в двух основных режимах:

• Индексирование (Memorization): Это фаза обучения модели. Модель учится ассоциировать контент документа с его уникальным идентификатором (docid). На вход подается контент, на выходе модель должна предсказать его docid. Это заставляет модель «запоминать» корпус и сжимать его в своих параметрах.
• Поиск (Retrieval/Inference): При получении запроса модель напрямую генерирует docid релевантного документа авторегрессивно, подобно генерации текста. Для получения ранжированного списка используется Beam Search. Внешний индекс не используется.

Ключевым элементом для масштабирования является возможность использования Structured Semantic Identifiers — иерархических идентификаторов, полученных путем кластеризации корпуса.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Это передний край исследований в области нейронного информационного поиска (Neural IR). DSI предлагает решение проблем масштабируемости и эффективности, с которыми сталкиваются современные поисковые системы, используя возможности Больших Языковых Моделей (LLM). Хотя это заявка, а не гарантия внедрения в продакшн, она указывает на стратегическое направление развития архитектуры поиска.

Важность для SEO

Влияние на SEO является фундаментальным и стратегическим (95/100). Если DSI будет внедрен, это изменит само определение того, что значит быть «проиндексированным». Индексация станет процессом «запоминания» документа нейросетью и присвоения ему семантического адреса (Structured Semantic Identifier). Это знаменует потенциальный полный отказ от традиционных методов поиска (например, BM25 или даже Dual Encoders), смещая фокус SEO с сопоставления ключевых слов или векторов к оптимизации под нейросетевое понимание и запоминание.

Детальный разбор

Термины и определения

Differentiable Search Index (DSI) (Дифференцируемый поисковый индекс)

Новая парадигма информационного поиска, где единая модель машинного обучения заменяет традиционный индекс, кодируя весь корпус документов в своих параметрах и напрямую отображая запросы в идентификаторы документов.

Docid (Resource Identifier) (Идентификатор ресурса)

Уникальный идентификатор, присваиваемый каждому документу в корпусе. Является целевой переменной для генерации моделью DSI.

Structured Semantic Identifier (Структурированный семантический идентификатор)

Тип docid, созданный путем иерархической кластеризации корпуса. Идентификаторы отражают семантическую структуру корпуса, где похожие документы имеют общие префиксы. Это облегчает и ускоряет поиск.

Unstructured Identifier (Неструктурированный идентификатор)

Тип docid, представляющий собой произвольное уникальное число (atomic) или строку (string), не несущую информации о содержании документа.

Indexing (Индексирование/Запоминание)

В контексте DSI, это этап обучения модели, на котором она учится ассоциировать контент документа (Resource Representation) с его docid. Это процесс «запоминания» корпуса моделью.

Indexing Loss Function (Функция потерь индексирования)

Функция, используемая для оптимизации модели на этапе индексирования. Оценивает точность предсказания docid по контенту документа.

Retrieval (Поиск/Генерация)

В контексте DSI, это процесс генерации моделью идентификатора (docid) в ответ на входной запрос (Inference).

Retrieval Loss Function (Функция потерь поиска)

Функция, используемая для дообучения модели на парах (Запрос, Релевантный Docid) для улучшения качества поиска.

Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq)

Архитектура модели (например, Transformer, T5), которая преобразует входную последовательность (запрос или документ) в выходную последовательность (docid).

Beam Search (Лучевой поиск)

Алгоритм, используемый при генерации последовательностей (например, docid) для нахождения наиболее вероятных вариантов. Используется в DSI на этапе поиска для получения ранжированного списка идентификаторов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Поскольку это заявка (A1), Claims могут измениться. Анализ основан на текущей формулировке.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод поиска ресурсов (Inference).

1. Система получает запрос.
2. Запрос обрабатывается с помощью обученной модели поиска ресурсов (DSI).
3. Модель генерирует предсказание, которое напрямую предсказывает один или несколько ресурсов, релевантных запросу.
4. Предсказание состоит из идентификаторов ресурсов (docids).
5. Система предоставляет предсказание в качестве вывода.

Это ядро изобретения на этапе применения: ввод запроса, вывод docid напрямую из модели, без обращения к внешнему индексу.

Claim 13 (Независимый пункт): Описывает систему для обучения модели (Indexing/Training).

1. Система получает корпус ресурсов с соответствующими идентификаторами.
2. Для каждого входного ресурса:
3. Данные, описывающие ресурс (Resource Representation), обрабатываются моделью для генерации предсказанного идентификатора.
4. Вычисляется Indexing Loss Function, которая сравнивает предсказанный идентификатор с фактическим.
5. Параметры модели модифицируются на основе этой функции потерь.

Это описание этапа «Индексирования» или «Запоминания» (Memorization). Модель принудительно обучается связывать контент с ID.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет архитектуру.

Модель является sequence-to-sequence моделью, которая обрабатывает запрос как входную последовательность и генерирует docids как выходные последовательности.

Claim 5 и 6 (Зависимые от 1): Уточняют тип идентификатора.

Идентификатор является Structured Semantic Identifier (Claim 5), который генерируется путем итеративной кластеризации эмбеддингов ресурсов (Claim 6). Это критически важно для масштабируемости, так как модель учится навигации по семантически организованному пространству.

Claim 17 (Зависимый от 13): Добавляет этап обучения поиску.

Модель также обучается с использованием Retrieval Loss Function, которая оценивает способность модели выводить правильный docid в ответ на тренировочный запрос.

Где и как применяется

DSI предлагает фундаментальное изменение архитектуры поиска, затрагивая в первую очередь этапы Индексирования и Ранжирования (L1 Retrieval).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Этот этап полностью переосмыслен. Вместо создания статической структуры данных (инвертированного индекса или базы данных векторов), этап индексирования становится этапом обучения модели (Memorization). Система обрабатывает контент (полученный на этапе CRAWLING) и обучает модель DSI ассоциировать этот контент с docid. Также на этом этапе (офлайн) происходит кластеризация корпуса для генерации Structured Semantic Identifiers.

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval)
DSI заменяет традиционный этап отбора кандидатов (L1 Retrieval). Вместо поиска по индексу (с помощью BM25 или Dual Encoders), модель DSI напрямую генерирует список кандидатов (docids) в ответ на запрос.

QUNDERSTANDING, RANKING (L2/L3), RERANKING
В базовой форме DSI эти этапы могут быть объединены в единый процесс инференса модели. Модель берет на себя понимание запроса и генерацию ранжированного списка.

Входные данные (Индексирование/Обучение): Контент документа (Resource Representation), Фактический Docid, Пары (Запрос, Релевантный Docid).

Выходные данные (Индексирование/Обучение): Обученная модель DSI, параметры которой содержат сжатый индекс.

Входные данные (Поиск/Инференс): Запрос пользователя.

Выходные данные (Поиск/Инференс): Ранжированный список предсказанных Docids.

На что влияет

• Типы контента и запросы: DSI — это инфраструктурное решение, влияющее на все типы контента и запросов. Оно особенно эффективно для запросов, требующих глубокого семантического понимания. Патент упоминает возможность обработки текста, изображений и аудио.
• Ресурсы и эффективность: Влияет на потребление памяти и вычислительных ресурсов. DSI стремится сжать индекс в параметры модели, потенциально экономя память.
• Обновление контента: Влияет на скорость обновления индекса. Добавление новых документов требует дообучения модели (model updating), а не перестроения статического индекса.
• On-Device Search: Упрощенная архитектура и возможность дистилляции модели позволяют использовать DSI для поиска на устройствах с ограниченными ресурсами.

Когда применяется

• Индексирование: Применяется офлайн при создании индекса и инкрементально при добавлении/обновлении документов в корпусе (дообучение модели).
• Поиск: Применяется в реальном времени при обработке каждого запроса в системе, использующей архитектуру DSI.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация идентификаторов (Офлайн)

1. Сбор данных и генерация эмбеддингов: Получение корпуса и создание векторных представлений (эмбеддингов) для всех документов (например, с помощью BERT).
2. Иерархическая кластеризация: Применение алгоритма кластеризации (например, k-means) к эмбеддингам. Каждый кластер рекурсивно разбивается на подкластеры.
3. Присвоение идентификаторов: Документам присваиваются Structured Semantic Identifiers, отражающие их путь в иерархии кластеров (например, документ в кластере 5, подкластере 2 получит ID, начинающийся с «52»).

Процесс Б: Индексирование / Запоминание (Обучение модели)

1. Инициализация модели: Загрузка Seq2Seq модели (например, T5/Transformer).
2. Подготовка данных: Для каждого документа определяется его Resource Representation (например, первые K токенов) и его Docid (из Процесса А).
3. Обучение (Inputs2Target): Модель обрабатывает Resource Representation как вход.
4. Прогнозирование ID и вычисление потерь: Модель генерирует Docid. Вычисляется Indexing Loss Function (сравнение прогноза с фактом).
5. Обновление параметров: Параметры модели обновляются для минимизации потерь, заставляя модель «запоминать» связь контент-ID.

Процесс В: Обучение поиску (Файн-тюнинг, опционально)

1. Подготовка данных: Использование набора данных пар (Запрос, Релевантный Docid).
2. Обучение (Query2Target): Модель обрабатывает Запрос как вход.
3. Прогнозирование ID и вычисление потерь: Модель генерирует Docid. Вычисляется Retrieval Loss Function.
4. Обновление параметров: Дообучение модели для улучшения качества поиска. (Может быть объединено с Процессом Б в multi-task режиме).

Процесс Г: Поиск (Inference)

1. Получение запроса: Система получает запрос пользователя.
2. Обработка запроса: Запрос подается на вход обученной модели DSI.
3. Авторегрессивная генерация и Beam Search: Модель генерирует Docid токен за токеном. Используется Beam Search для исследования наиболее вероятных последовательностей. Благодаря Structured Semantic Identifiers, модель быстро сужает пространство поиска, выбирая релевантные семантические кластеры.
4. Формирование списка: Получение Топ-K наиболее вероятных Docids.
5. Вывод результата: Идентификаторы используются для извлечения соответствующих документов из хранилища.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Resource Representation): Основные данные для индексирования. Используется сырой контент ресурса. Патент исследует разные стратегии токенизации:
  • Direct indexing tokens: Первые K токенов документа (сохраняет порядок).
  • Set indexing tokens: Уникальные токены документа (без повторов и стоп-слов).
  • Inverted indexing tokens: Случайно выбранные чанки токенов из документа.
• Структурные данные (Docids): Целевые идентификаторы для генерации. Ключевым является использование Structured Semantic Identifiers.
• Поведенческие/Пользовательские факторы (Неявно): Пары (Запрос, Релевантный Документ), используемые для Retrieval Task. Они могут быть получены из логов кликов пользователей или сгенерированы синтетически.
• Мультимедиа факторы: Патент упоминает, что запрос может включать текст, изображения, аудио, если базовая модель это поддерживает (например, мультимодальный Transformer).

Какие метрики используются и как они считаются

• Алгоритмы машинного обучения: Основной механизм — Sequence-to-Sequence модель (Transformer). Обучение происходит с помощью обратного распространения ошибки.
• Функции потерь:
  • Indexing Loss Function: Оценивает точность запоминания (например, кросс-энтропия).
  • Retrieval Loss Function: Оценивает точность поиска (например, кросс-энтропия).
• Методы кластеризации: Иерархическая кластеризация (например, k-means) используется офлайн для создания Structured Semantic Identifiers на основе эмбеддингов документов.
• Методы декодирования: Beam Search используется во время инференса для генерации ранжированного списка docids.

Выводы

1. Фундаментальный сдвиг в архитектуре поиска: DSI предлагает радикальный отказ от традиционной парадигмы, где индекс и модель разделены. В DSI модель является индексом. Это знаменует переход к полностью нейронному информационному поиску (Fully Neural IR).
2. Индексирование как Запоминание (Memorization): Процесс индексирования переопределяется как обучение нейросети запоминать связь между контентом и его идентификатором. Способность контента быть «запомненным» и однозначно идентифицированным моделью становится критически важной.
3. Поиск как Генерация (Generation): Поиск больше не является задачей сопоставления (matching) ключевых слов или векторов. Это задача генерации последовательности (docid), выполняемая большой языковой моделью.
4. Семантическая организация корпуса: Использование Structured Semantic Identifiers означает, что система не просто хранит документы, но и организует их в иерархическую семантическую структуру (дерево кластеров). Поиск становится процессом навигации по этому семантическому дереву.
5. Эффективность и обновление: DSI направлен на сжатие индекса и упрощение его обновления. Поскольку индекс дифференцируем, его можно обновлять инкрементально через дообучение модели, вместо перестроения статических структур данных.

Практика

Best practices (это мы делаем)

DSI — это инфраструктурное изменение, но оно имеет глубокие стратегические последствия для создания и оптимизации контента.

• Фокус на семантической ясности и уникальности контента: Чтобы модель могла эффективно «запомнить» документ (Indexing) и присвоить ему четкий Structured Semantic Identifier, контент должен быть ясным, сфокусированным и семантически отличимым. Это поможет модели правильно кластеризовать и запомнить документ.
• Оптимизация под семантическую кластеризацию: Необходимо создавать контент, который четко вписывается в определенные тематические кластеры. Если система использует иерархическую кластеризацию для организации индекса, то контент, который трудно классифицировать (например, слишком широкий или размытый), может получить менее определенный семантический адрес и реже извлекаться.
• Глубина и авторитетность темы (Topical Authority): Построение авторитетности в теме помогает гарантировать, что ваши документы станут центральными в соответствующих семантических кластерах. Это может улучшить их извлекаемость (retrievability) в архитектуре DSI.
• Предоставление четких ответов на запросы: Поскольку модель может дообучаться на парах (Запрос, Релевантный Документ) (Retrieval Task), создание контента, который идеально отвечает на интенты пользователей, поможет модели научиться ассоциировать релевантные запросы именно с вашим docid.

Worst practices (это делать не надо)

• Ориентация на лексическое соответствие (Keyword Stuffing): Методы, оптимизированные под BM25 или плотность ключевых слов, теряют актуальность. DSI не использует инвертированный индекс для поиска; он генерирует результаты на основе глубокого нейросетевого понимания.
• Создание неоднозначного, тонкого или дублирующего контента: Документы, которые семантически очень похожи друг на друга или не имеют четкого фокуса, создадут трудности для модели на этапе запоминания и кластеризации. Модели будет сложно различать их и эффективно кодировать в своих параметрах.
• Игнорирование семантической структуры сайта: Хотя DSI кластеризует весь веб-корпус, четкая внутренняя структура сайта и тематические хабы могут коррелировать с тем, как DSI организует информацию семантически, помогая в правильной интерпретации и запоминании контента.

Стратегическое значение

Эта заявка имеет огромное стратегическое значение. Она описывает будущее, в котором традиционный поисковый индекс исчезает, заменяясь параметрами гигантской нейросети. Это подтверждает долгосрочный тренд Google на использование все более сложных моделей машинного обучения на самых ранних этапах поиска (Retrieval). Для SEO это означает переход от «оптимизации для алгоритмов» к «оптимизации для запоминания моделью». Стратегия должна быть направлена на создание контента, который оптимально подходит для обработки, кластеризации и запоминания системами на базе LLM.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация для семантической кластеризации (Structured Semantic Identifiers) в медицинской тематике

1. Процесс DSI (Офлайн): Google вычисляет эмбеддинги медицинских страниц и проводит иерархическую кластеризацию. Создается кластер [05] для «Сердечно-сосудистых заболеваний». Внутри него подкластер [05-12] для «Ишемической болезни сердца». Внутри него — подкластер [05-12-03] для «Стентирования коронарных артерий».
2. Сайт А (Слабая оптимизация): Имеет одну общую статью про болезни сердца с размытым фокусом. Его эмбеддинг близок к центру кластера [05]. Его docid может быть [05-99].
3. Сайт Б (Сильная оптимизация): Имеет кластер статей, глубоко прорабатывающий тему стентирования, с четкой структурой и семантикой. Эмбеддинги этих статей очень близки к центру кластера [05-12-03]. Их docids будут [05-12-03-01], [05-12-03-02].
4. Индексирование (Memorization): Модель DSI обучается и успешно запоминает связь между контентом Сайта Б и docid [05-12-03-01].
5. Поиск (Inference): Пользователь вводит запрос «осложнения после стентирования».
6. Результат: Модель DSI, используя Beam Search, быстро перемещается по семантическому дереву по пути [05] -> [05-12] -> [05-12-03] и генерирует docid [05-12-03-01] (Сайт Б) как наиболее релевантный результат. Сайт А не будет рассмотрен, так как его docid находится в другой ветке.

Вопросы и ответы