Как Google использует векторный поиск (ANN) и многоэтапное ранжирование (L1/L2/L3) для нахождения похожих объектов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу быстрого, точного и масштабируемого поиска похожих объектов в больших и динамично обновляемых коллекциях (на примере 3D-моделей). Он описывает архитектуру, позволяющую эффективно использовать множество разнородных признаков (features) объекта (форма, внешний вид, местоположение) для достижения высокой точности результатов поиска.

Что запатентовано

Запатентована архитектура системы информационного поиска, которая определяет сходство между объектами на основе множества извлеченных признаков. Ключевыми элементами являются: построение эффективных индексов (Retrieval Structures) для быстрого приближенного поиска соседей (Approximate Nearest Neighbor — ANN); использование Composite Distance Function для агрегации разнородных сигналов; и механизм многоэтапного ранжирования (ranking и re-ranking) с использованием разных наборов признаков.

Как это работает

Система функционирует по архитектуре, аналогичной современному веб-поиску:

• Индексирование (Офлайн): Из объектов извлекаются признаки. Для ускорения поиска строятся векторные индексы (Retrieval Structures, например, kd-tree или LSH).
• L1 (Retrieval): При получении запроса система мгновенно отбирает кандидатов, используя быстрый ANN Search (векторный поиск) в построенных индексах.
• L2 (Ranking): Для кандидатов вычисляются расстояния по первому набору признаков. Эти расстояния агрегируются с помощью первой Composite Distance Function.
• L3 (Re-ranking): Система переранжирует лучшие результаты, используя второй (потенциально более сложный) набор признаков и вторую Composite Distance Function для повышения точности.

Актуальность для SEO

Крайне высокая (концептуально). Хотя патент фокусируется на 3D-моделях, описанные механизмы — извлечение признаков, векторное представление, быстрый приближенный поиск (ANN), многоэтапное ранжирование и использование составных функций оценки — являются фундаментальными для современных систем поиска Google. Это детальное описание архитектуры, лежащей в основе Neural Matching и каскадного ранжирования L1/L2/L3.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (8.5/10) для понимания архитектуры поиска Google. Он детально раскрывает, как работает векторное сопоставление (ANN) для быстрого отбора кандидатов (L1) и последующее многоэтапное ранжирование (L2/L3). Это подтверждает важность комплексного подхода в SEO: система оценивает объекты (сайты/страницы) по совокупности множества признаков, используя сложные составные функции, и применяет разные критерии на разных этапах ранжирования.

Детальный разбор

Термины и определения

ANN (Approximate Nearest Neighbor) (Приближенный ближайший сосед)

Метод быстрого поиска элементов в многомерном (векторном) пространстве, которые наиболее близки к запросу. Используется на этапе Retrieval (L1) для эффективного отбора кандидатов (аналог Neural Matching).

Composite Distance Function (Составная функция расстояния)

Функция, которая вычисляет общее сходство между двумя объектами путем агрегации расстояний по их отдельным признакам. Может быть средним или взвешенным агрегированием (pre-determined weighting).

Feature (Признак)

Характеристика объекта, извлеченная для анализа. Примеры для 3D: форма, масштаб, геолокация. Примеры для веб: текст, ссылки, PageRank, сигналы качества.

Feature Distance (Расстояние по признаку)

Мера различия между двумя объектами по одному конкретному признаку. Часто используется L1 (Манхэттенское расстояние) или L2 (Евклидово расстояние).

Kd-tree (kd-дерево) и LSH (Locality Sensitive Hashing)

Конкретные типы структур данных (индексов), используемые для реализации быстрого ANN поиска.

Retrieval Structure (Структура извлечения/Индекс)

Структура данных (например, kd-tree или LSH), построенная для ускорения поиска похожих объектов. Эквивалент векторного индекса в веб-поиске.

Similarity Engine (Движок определения сходства)

Основная система, отвечающая за поиск и ранжирование похожих объектов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод поиска и многоэтапного ранжирования.

1. Система определяет сходство между запросом и объектами, используя Composite Distance Function, основанную на множестве признаков.
2. Функция вычисляется как среднее или взвешенное агрегирование (aggregate… according to a pre-determined weighting) индивидуальных Feature Distances.
3. Система извлекает и ранжирует похожие объекты.
4. Критически важный аспект — Многоэтапное Ранжирование:
• Вычисляется второе расстояние по признакам, используя второй набор признаков (second set of features).
• Оценивается вторая составная функция расстояния (second composite distance function).
• Производится переранжирование (re-ranking) объектов на основе результатов второй функции.

Ядро изобретения — это система, реализующая каскадное ранжирование. Она применяет разные наборы признаков и разные составные функции оценки на последовательных этапах (L2 и L3) для повышения эффективности и точности.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет метод определения весов.

Предопределенные веса для Composite Distance Function могут быть вычислены (обучены) с использованием методов логистической регрессии (logistic regression techniques), т.е. Машинного Обучения.

Claim 5 (Зависимый от 1): Детализирует механизм эффективного отбора кандидатов (L1 Retrieval).

1. Построение Retrieval Structure (векторного индекса) для каждого признака, используя все объекты в базе.
2. Поиск в этой структуре для определения объектов, похожих на запрос.

Это описывает механизм быстрого отбора кандидатов с помощью ANN поиска, который предшествует этапам точного ранжирования.

Где и как применяется

Патент описывает полноценную архитектуру поисковой системы. Хотя он применен к 3D-моделям, эта архитектура концептуально идентична архитектуре веб-поиска Google и демонстрирует работу на ключевых этапах.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

• Feature Extractor анализирует объекты (веб-страницы/3D-модели) и извлекает множество признаков.
• Retrieval Structure Generator строит индексы (Retrieval Structures, такие как kd-trees или LSH). Это эквивалентно построению векторных индексов в веб-поиске для Neural Matching.

RANKING – Ранжирование (L1 — Retrieval / Отбор кандидатов)

• Searching Engine использует запрос для быстрого поиска кандидатов в Retrieval Structures. Это этап быстрого отбора (ANN Search), фокусирующийся на полноте (Recall).

RANKING – Ранжирование (L2 — Lightweight Ranking)

• Distance Calculator вычисляет точные Feature Distances для отобранных кандидатов, используя первый набор признаков.
• Затем вычисляется первая Composite Distance Function для ранжирования. Список кандидатов сокращается.

RANKING – Ранжирование (L3 — Deep Ranking) / RERANKING

• Система выполняет переранжирование (re-ranking), используя второй набор признаков (потенциально более сложных и дорогих) и вторую Composite Distance Function. Это обеспечивает высокую точность (Precision) финального результата.

На что влияет

В контексте патента:

• Типы контента: Поиск и ранжирование 3D-моделей.

Концептуально (для понимания веб-поиска):

• Описанная архитектура (ANN + Каскадное ранжирование) применима к поиску любого типа контента, который может быть представлен в виде набора признаков (вектора), включая веб-страницы, изображения, видео и сущности. Она влияет на все типы запросов и ниши.

Когда применяется

• Условия применения: При выполнении поиска похожих объектов в большом репозитории.
• Триггеры активации: Получение поискового запроса.
• Частота применения: Индексирование происходит при добавлении или изменении контента. Поиск и многоэтапное ранжирование происходят в реальном времени в ответ на каждый запрос.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексирование (Офлайн)

1. Извлечение признаков: Система обрабатывает каждый объект в репозитории и извлекает полный набор признаков (Первый и Второй наборы).
2. Построение индексов (Retrieval Structures): Для ключевых признаков система строит Retrieval Structure (например, kd-tree или LSH). Это позволяет ускорить поиск ближайших соседей (ANN).

Процесс Б: Поиск и Ранжирование (Онлайн)

1. Получение и анализ запроса: Система получает запрос и извлекает из него признаки.
2. Отбор кандидатов (L1 Retrieval): Система выполняет ANN Search в Retrieval Structures для быстрого поиска приблизительных ближайших соседей.
3. Агрегация кандидатов: Списки кандидатов, полученные по разным признакам, объединяются.
4. Ранжирование (L2):
• Система вычисляет Feature Distances между запросом и кандидатами, используя первый набор признаков.
• Вычисляется первая Composite Distance Function (например, взвешенное среднее).
• Кандидаты ранжируются, Топ-N переходит на следующий этап.
5. Переранжирование (L3):
• Система вычисляет Feature Distances, используя второй набор признаков (более сложный).
• Вычисляется вторая Composite Distance Function.
• Результаты переранжируются на основе второй оценки.
6. Выдача результатов: Система предоставляет финальный отранжированный список.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает использование разнородных признаков. На примере 3D-моделей:

• Контентные/Геометрические факторы (Shape-based):
• D2 Shape Distribution (Гистограмма расстояний между точками поверхности).
• Extended Gaussian Image (EGI) (Гистограмма ориентаций нормалей).
• Spin Images (Локальные гистограммы формы).
• 3D Zernike descriptor (Воксельное представление).
• Light Field Descriptor (Коллекция силуэтов с разных ракурсов).
• Мультимедиа факторы (Appearance-based): Признаки, основанные на внешнем виде, например, фотографические текстуры (photographic textures).
• Географические факторы (Location-based): Широта/долгота (Geo-Location).
• Технические факторы: Scale (дескриптор размера/масштаба).
• Структурные факторы (Метаданные): Описательные текстовые теги (descriptive textual tags).
• Поведенческие факторы: Упоминаются исторические логи кликов пользователей (historical user-click logs).

Какие метрики используются и как они считаются

• Feature Distance (Расстояние по признаку): Для сравнения отдельных признаков используются стандартные метрики расстояния:
• L2 (Евклидово расстояние).
• L1 (Манхэттенское расстояние).
• Composite Distance Function (Составная функция расстояния): Агрегирует индивидуальные Feature Distances. Описаны варианты:
• Среднее всех индивидуальных расстояний.
• Взвешенное агрегирование (pre-determined weighting).
• Определение весов (Weighting) и Машинное обучение: Веса для агрегации признаков могут быть изучены с использованием методов машинного обучения. Патент явно упоминает logistic regression (логистическую регрессию) или LASSO (штрафную логистическую регрессию) для определения этих весов.
• Методы анализа (Поиск): Approximate Nearest Neighbor (ANN) с использованием структур kd-trees или LSH.

Выводы

1. Подтверждение архитектуры многоэтапного ранжирования (L1/L2/L3): Патент явно описывает (Claim 1) процесс, включающий быстрый отбор кандидатов (Retrieval с помощью ANN) и последующие этапы ранжирования и переранжирования (Ranking/Re-ranking).
2. Использование разных признаков на разных этапах: Ключевым элементом является использование «первого набора признаков» (L2) и «второго набора признаков» (L3). Это подтверждает стратегию Google по использованию более простых/быстрых сигналов на ранних этапах и более сложных/дорогих сигналов на поздних этапах.
3. Векторный поиск (ANN) как основа Retrieval (L1): Для эффективного масштабирования система строит специализированные индексы (Retrieval Structures) и использует методы ANN. Это демонстрирует механизм, лежащий в основе современного Neural Matching для отбора кандидатов.
4. Ранжирование как составная функция (Composite Function): Итоговая оценка релевантности является результатом Composite Distance Function, которая агрегирует множество разнородных признаков. Это подчеркивает, что не существует одного доминирующего фактора.
5. Машинное обучение для определения весов факторов: Патент указывает, что веса для агрегации признаков определяются с помощью ML (например, логистической регрессии), что подтверждает адаптивность и сложность системы ранжирования.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает поиск 3D-моделей, его архитектурные принципы имеют прямое стратегическое значение для веб-SEO.

Стратегический уровень (Понимание архитектуры поиска):

• Оптимизация для векторного поиска (L1 Neural Matching): Этап Retrieval использует ANN для быстрого поиска семантически близких кандидатов. Создавайте семантически богатый, четко структурированный контент, который хорошо представляется в векторном пространстве (embeddings), чтобы гарантировать попадание сайта в список кандидатов на ранжирование.
• Комплексное развитие сайта (Holistic SEO): Аналогично Composite Distance Function, ранжирование в веб-поиске агрегирует сотни сигналов. Необходимо работать над всеми аспектами (контент, ссылки, техническое состояние, E-E-A-T), так как итоговый результат зависит от совокупности факторов.
• Учет многоэтапного ранжирования (L1/L2/L3): Понимайте, что разные группы факторов имеют разный вес на разных этапах. Семантическое соответствие критично для L1. Базовые сигналы качества важны для L2. Сложные сигналы авторитетности и глубокого анализа контента (например, с помощью BERT/MUM) играют большую роль на этапе L3 (Re-ranking).

Тактический уровень (Оптимизация 3D-активов):

• Для ранжирования 3D-моделей (например, в e-commerce AR) важна чистая геометрия (Shape-based features), качественные текстуры (Appearance-based), правильный масштаб (Scale), точная геолокация (Geo-Location) и релевантные текстовые теги.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус на одном факторе ранжирования: Стратегии, основанные исключительно на оптимизации под один аспект (например, только плотность ключевых слов или только закупка ссылок), неэффективны. Система использует Composite Distance Function.
• Игнорирование семантики ради формальных факторов: Если контент не проходит этап Retrieval (L1) из-за слабого семантического соответствия (плохое векторное представление), другие факторы ранжирования (L2/L3) не будут применены.
• Попытки манипулировать весами факторов: Веса признаков в Composite Function определяются динамически с помощью машинного обучения (логистическая регрессия упомянута в патенте). Попытки угадать или манипулировать этими весами контрпродуктивны.

Стратегическое значение

Этот патент является отличной иллюстрацией фундаментальных принципов работы современных поисковых систем Google. Он детально раскрывает механику отбора кандидатов через векторный поиск (ANN) и последующего уточнения результатов через многоэтапное ранжирование с использованием составных функций оценки. Для Senior SEO-специалистов это подтверждает необходимость перехода от оптимизации отдельных факторов к построению комплексных систем, удовлетворяющих требованиям на всех этапах поискового процесса.

Практические примеры

Сценарий: Применение архитектуры патента к веб-поиску (Концептуальный пример)

Представим, как описанная архитектура работает при обработке веб-запроса.

1. Индексирование (Аналог Feature Extraction и Retrieval Structure Generation): Google извлекает признаки из веб-страницы. Текст преобразуется в вектор (embedding). Строятся векторные индексы (Retrieval Structures) для быстрого поиска.
2. L1 Retrieval (Аналог ANN Search): Пользователь вводит запрос. Запрос преобразуется в вектор. Система выполняет ANN Search в векторном индексе (Neural Matching) для быстрого поиска тысяч семантически похожих документов (кандидатов).
3. L2 Lightweight Ranking (Аналог Ranking с Feature Set 1): Система вычисляет первую Composite Distance Function для кандидатов, используя быстрые признаки (например, базовые сигналы релевантности, статические сигналы качества). Список сокращается до сотен документов.
4. L3 Deep Ranking (Аналог Re-ranking с Feature Set 2): Система вычисляет вторую Composite Distance Function, используя второй, более сложный набор признаков (например, сложные NLP-модели типа BERT, RankBrain, свежие данные). Происходит финальное переранжирование.

Вопросы и ответы