Как Яндекс использует семантическую кластеризацию векторов для организации индекса и ускорения поиска (Семантический Шардинг)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает критическую инфраструктурную проблему поисковых систем: необходимость обеспечения высокой скорости ответа (низкой задержки) при поиске по огромному объему данных (миллиарды документов). Изобретение направлено на ускорение этапа извлечения кандидатов (Retrieval) путем сокращения пространства поиска и оптимизации нагрузки на базу данных за счет минимизации количества серверов, к которым необходимо обращаться при выполнении запроса.

Что запатентовано

Запатентована система хранения и извлечения документов, основанная на семантическом шардинге. Суть изобретения заключается в группировке (кластеризации) документов на основе их векторных представлений (Document Vectors), сгенерированных специально обученным алгоритмом машинного обучения (MLA/NN). Векторы генерируются так, что пространственная близость между вектором документа и вектором запроса коррелирует с их релевантностью. Это позволяет искать только в семантически релевантной части индекса.

Как это работает

Система обучается на парах документ-запрос с известными оценками релевантности. MLA (например, нейросеть) учится генерировать векторы так, чтобы их близость отражала эту релевантность. Все документы в индексе векторизуются и кластеризуются (например, с помощью K-means), формируя группы (шарды), каждая из которых имеет свой Group Vector (центроид). При поступлении запроса система генерирует Query Vector и находит ближайший Group Vector. Поиск выполняется только внутри соответствующего шарда, что значительно ускоряет процесс.

Актуальность для SEO

Высокая. Векторный поиск и методы приближенного поиска ближайших соседей (ANN) являются стандартом в современном информационном поиске для обеспечения масштабируемости и скорости на этапе Retrieval. Использование семантического шардинга для оптимизации распределенных индексов крайне актуально для Яндекса.

Важность для SEO

Влияние на SEO среднее (5/10). Это инфраструктурный патент. Он описывает, как Яндекс быстро находит документы (оптимизация скорости и нагрузки), а не почему он считает их качественными (ранжирование). Патент не вводит новых факторов ранжирования. Однако он имеет высокое стратегическое значение, так как подтверждает, что базовый механизм отбора кандидатов (L1 Retrieval) полностью основан на векторной близости, генерируемой нейросетью.

Детальный разбор

Термины и определения

Document Vector (Вектор документа)

Численное представление (эмбеддинг) документа, сгенерированное Document-dedicated portion MLA/NN.

Group Vector (Вектор группы / Центроид)

Вектор, представляющий группу (кластер/шард) документов. Обычно является центром кластера, определенным в процессе кластеризации (например, K-means). Используется как идентификатор шарда для быстрого поиска.

K-means-type algorithm (Алгоритм типа K-means)

Алгоритм кластеризации, используемый для группировки множества векторов документов в K групп и определения их центроидов.

MLA (Machine Learning Algorithm) / NN (Neural Network)

Алгоритм машинного обучения (часто нейронная сеть), обученный генерировать векторы. Состоит из двух частей: Document-dedicated portion и Query-dedicated portion, которые обучаются совместно.

Proximity Value / Vectorial Distance (Значение близости / Векторное расстояние)

Метрика, определяющая пространственную близость между двумя векторами. В патенте упоминаются Евклидово расстояние (Euclidean distance) и скалярное произведение (scalar product). Эта метрика обучена отражать Relevance Score.

Query Vector (Вектор запроса)

Численное представление (эмбеддинг) поискового запроса, сгенерированное Query-dedicated portion MLA/NN.

Relevance Score (Оценка релевантности)

Эталонное значение (Ground Truth), указывающее на степень релевантности документа запросу. Используется как целевая переменная при обучении MLA/NN.

Shard (Шард)

Логический раздел базы данных. В контексте патента шард соответствует группе документов, чьи векторы семантически близки друг другу (кластер).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод организации хранения данных, который оптимизирует как скорость поиска, так и физическое размещение данных на основе семантики и географии.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод хранения документов в распределенной системе баз данных.

1. Получение данных о документах.
2. Генерация Document Vector для каждого документа с помощью MLA.
3. Требование к обучению MLA: он должен быть обучен на парах документ-запрос и их Relevance Score так, чтобы пространственная близость (Proximity Value) между сгенерированными векторами отражала эту оценку релевантности.
4. Группировка документов так, чтобы документы в группе имели векторы, пространственно близкие к Group Vector (центроиду).
5. Хранение групп документов на множестве серверов баз данных.
6. Ключевая оптимизация инфраструктуры: Хранение организовано так, что два географически близких сервера хранят группы с более похожими (семантически близкими) Group Vectors, чем два географически удаленных сервера.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает процесс использования этой структуры для поиска (Retrieval).

1. Получение текущего запроса и генерация Query Vector (с помощью того же MLA).
2. Определение наиболее похожего Group Vector.
3. Идентификация целевой группы документов (Target Group).
4. Доступ к базе данных для извлечения документов только из этой целевой группы.

Claim 14 (Зависимый от 10): Описывает процесс поиска с акцентом на доступ к серверу.

1. Генерация Query Vector и определение целевого шарда (Target Shard) через ближайший Group Vector.
2. Доступ к целевому серверу базы данных (Target Database Server), который хранит этот шард.

Claim 15 (Зависимый от 14): Подчеркивает эффективность: доступ осуществляется только к целевому серверу, остальные сервера системы не опрашиваются.

Claim 16 (Зависимый от 14): Если шард реплицирован, выбор целевого сервера основывается на географическом положении пользователя.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает инфраструктурные слои поиска, оптимизируя хранение (Индексация) и первичный отбор кандидатов (Ранжирование L1).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит основная офлайн-работа по организации индекса:

1. Обучение MLA: Предварительное обучение модели для генерации векторов релевантности.
2. Генерация векторов: Использование Document-dedicated portion MLA для создания Document Vectors для всего корпуса.
3. Кластеризация: Применение K-means для разбиения векторов на группы и определения Group Vectors (центроидов).
4. Шардинг и хранение: Документы сохраняются в виде шардов. Система создает Mapping Data (карту соответствия) между Group Vectors и физическими серверами, оптимизируя размещение с учетом семантики и географии.

RANKING – Ранжирование (Уровень L1 — Base Search / Retrieval)
Это основная область применения патента в онлайн-режиме для оптимизации отбора кандидатов.

1. Генерация вектора запроса: Использование Query-dedicated portion MLA для создания Query Vector.
2. Выбор шарда: Система быстро сравнивает этот вектор с небольшим набором Group Vectors.
3. Доступ к данным: Определяется целевой шард. Система обращается только к серверу, хранящему этот шард, и извлекает документы-кандидаты.
4. Эти кандидаты передаются на следующие уровни ранжирования (L2, L3).

На что влияет

• Скорость и эффективность поиска: Основное влияние оказывается на скорость ответа поисковой системы и снижение вычислительной нагрузки на инфраструктуру за счет радикального сокращения пространства поиска.
• Типы контента и запросов: Механизм универсален и применяется ко всем типам документов и запросов, для которых можно построить векторное представление с помощью обученного MLA.

Когда применяется

• Офлайн: При индексации новых документов или периодическом обновлении индекса (пересчет векторов, перекластеризация).
• Онлайн: При обработке каждого поискового запроса на этапе первичного отбора кандидатов (Retrieval).

Пошаговый алгоритм

Процесс состоит из трех основных фаз.

Фаза А: Обучение MLA/NN (Офлайн)

1. Сбор данных: Формирование обучающей выборки из пар (документ, запрос) и соответствующих им оценок релевантности (Relevance Score), полученных от асессоров или из поведенческих данных.
2. Векторизация признаков: Обработка сырых данных (текст, статистика) документа и запроса с помощью моделей векторизации (упомянуты DSSM, Word2vec и др.) для создания входных суб-векторов.
3. Итеративное совместное обучение:
   1. Document-dedicated portion NN генерирует вектор документа.
   2. Query-dedicated portion NN генерирует вектор запроса.
   3. Вычисляется Proximity Value (векторное расстояние) между ними.
   4. Proximity Value сравнивается с эталонным Relevance Score.
   5. Веса обеих частей NN корректируются (например, методом обратного распространения ошибки) для минимизации разницы. Цель — чтобы близость векторов соответствовала релевантности.

Фаза Б: Индексация и Хранение (Офлайн/Батч)

1. Генерация векторов документов: Использование обученной Document-dedicated portion NN для генерации Document Vectors для всех документов корпуса.
2. Кластеризация: Применение алгоритма K-means к множеству векторов документов.
3. Определение центроидов: На выходе получаются K групп документов и K соответствующих им Group Vectors (центроидов).
4. Обработка границ (опционально): Документы, находящиеся на границе кластеров (близкие к нескольким центроидам), могут быть включены в несколько шардов (group supplementation procedure).
5. Шардинг и Оптимизация хранения: Группы документов сохраняются как шарды. Распределение шардов по серверам учитывает семантическую близость шардов и географическое расположение серверов (Claim 1). Создание реплик для балансировки нагрузки.
6. Создание карты: Сохранение Mapping Data, указывающей, какой Group Vector (ID шарда) на каком сервере хранится.

Фаза В: Поиск и Извлечение (Онлайн)

1. Получение запроса.
2. Генерация вектора запроса: Использование обученной Query-dedicated portion NN для генерации Current Query Vector.
3. Сравнение с центроидами: Вычисление Proximity Value между Current Query Vector и всеми Group Vectors.
4. Идентификация целевого шарда: Выбор Group Vector с наибольшей близостью. Определение соответствующего Target Shard.
5. Идентификация сервера: Использование Mapping Data для определения Target Database Server. (Если есть реплики, выбор ближайшего к пользователю сервера — Claim 16).
6. Извлечение кандидатов: Доступ только к Target Database Server и извлечение документов из Target Shard. Остальные серверы не опрашиваются (Claim 15).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текстовое содержание документов и запросов. Используется как основа для генерации векторов с помощью MLA/NN.
• Поведенческие и Статистические факторы:
  • Relevance Scores: Оценки релевантности (полученные из данных о взаимодействии пользователей или от асессоров). Критически важны для обучения MLA/NN (Ground Truth).
  • Статистические данные о документах и запросах (популярность, CTR, время на клик) также могут использоваться как входные признаки для NN.
• Географические факторы: Географическое расположение серверов базы данных (используется для оптимизации хранения шардов) и географическое положение пользователя (используется для выбора ближайшей реплики сервера при поиске).

Какие метрики используются и как они считаются

• Модели векторизации (для входных признаков): Для преобразования сырых данных в суб-векторы патент упоминает Deep Structured Semantic Models (DSSMs), bag-of-words, Word2vec, Sent2vec.
• Архитектура NN (MLA): Упоминаются полносвязные, прямого распространения и автоэнкодеры. Ключевая особенность — наличие двух совместно обучаемых частей (Query-dedicated и Document-dedicated).
• Proximity Value (Векторное расстояние): Метрика близости в векторном пространстве. Рассчитывается как Euclidean distance или scalar product.
• Кластеризация: Используется K-means-type algorithm для группировки Document Vectors и определения Group Vectors (центроидов).

Выводы

Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Яндекса, направленные на оптимизацию скорости и эффективности поиска. Он не дает прямых рекомендаций для SEO, но критически важен для понимания архитектуры поиска.

1. Релевантность как векторная близость: Фундаментальный принцип системы — MLA/NN обучается моделировать релевантность (основанную на реальных данных) через пространственную близость векторов. Это основа первичного отбора кандидатов (L1 Retrieval).
2. Семантический Шардинг: Яндекс организует индекс путем группировки семантически похожих документов в шарды (кластеры). Это позволяет радикально сократить пространство поиска.
3. Эффективность за счет центроидов: Ключевая оптимизация скорости достигается за счет сравнения вектора запроса только с центроидами кластеров (Group Vectors), а не с миллиардами индивидуальных векторов документов.
4. Совместное обучение векторов: Нейросеть имеет две части (для документов и для запросов), которые обучаются одновременно, обеспечивая их нахождение в едином семантическом пространстве.
5. Оптимизация физической инфраструктуры: Патент включает инновационные методы оптимизации хранения, такие как размещение семантически близких шардов на географически близких серверах (Claim 1).

Практика

Этот патент является чисто инфраструктурным. Он описывает механизмы хранения и извлечения данных, которые не предполагают прямого влияния со стороны SEO-специалистов. Практические выводы носят стратегический характер и подтверждают важность работы над семантикой.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на семантической целостности и Topical Authority: Поскольку весь индекс организован в виде семантических кластеров (шардов), критически важно создавать контент, который тематически сфокусирован и целостен. Это гарантирует, что векторное представление документа четко попадет в релевантный шард и будет надежно извлекаться на этапе L1 Retrieval.
• Обеспечение полноты раскрытия темы и удовлетворения интента: MLA обучается на реальных данных релевантности. Создание контента, который максимально полно удовлетворяет интент пользователя, гарантирует, что его вектор будет близок к векторам целевых запросов.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание несфокусированного или «размытого» контента: Контент, который пытается охватить слишком много несвязанных тем, может иметь «размытое» векторное представление. Это может привести к тому, что документ не будет явно принадлежать ни одному сильному кластеру или попадет в нерелевантный шард, что затруднит его первичное извлечение (Retrieval).
• Игнорирование семантической структуры сайта: Организация сайта в виде несвязанного набора страниц усложняет системе понимание тематики ресурса и может негативно влиять на формирование качественных векторных представлений страниц.

Стратегическое значение

Патент подтверждает абсолютную зависимость современного поиска Яндекса от векторных моделей на всех уровнях — от ранжирования до базовой инфраструктуры хранения и извлечения данных. Он показывает, насколько глубоко семантическое понимание интегрировано в архитектуру системы. Для SEO это означает окончательный переход от эпохи ключевых слов к эпохе смыслов, интентов и тематической авторитетности.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю работу инфраструктуры. Можно привести пример работы системы.

Сценарий: Ускорение поиска через семантический шардинг

1. Предварительный этап (Индексация): Яндекс проанализировал миллиарды документов. Документы о «покупке автомобилей» сформировали Шард А (с Центроидом А). Документы о «рецептах пирогов» сформировали Шард Б (с Центроидом Б).
2. Запрос пользователя: «купить подержанный bmw x5».
3. Действие системы: Яндекс генерирует вектор запроса (V_Q).
4. Сравнение (Ключевой момент): Система сравнивает V_Q только с Центроидом А и Центроидом Б (и тысячами других центроидов). Она НЕ сравнивает V_Q с миллиардами документов.
5. Результат: V_Q оказался максимально близок к Центроиду А.
6. Извлечение: Система обращается только к серверу, хранящему Шард А, и извлекает из него документы для дальнейшего ранжирования. Серверы с Шардом Б не опрашиваются.

Вопросы и ответы