Construisez un Moteur de Recherche Intelligent : Système de Recherche Sémantique avec OpenSearch
Ce tutoriel vous apprendra à implémenter un système de recherche sémantique dans OpenSearch en interrogeant des embeddings indexés via la recherche k-NN, permettant de retrouver des films similaires. Il s'agit du dernier volet d'une série en 3 parties sur la création d'un moteur de recherche sémantique avec AWS OpenSearch.
Dans l'article précédent, nous avons indexé des données de films dans OpenSearch, configuré un pipeline d'ingestion et généré des embeddings pour les résumés de films. Ces embeddings, représentations vectorielles du sens des textes, permettent une recherche basée sur la similarité sémantique plutôt que sur la simple correspondance de mots-clés.
La recherche sémantique surpasse la recherche lexicale traditionnelle en comprenant l'intention derrière les requêtes. Alors qu'un moteur classique échoue avec les synonymes ou les fautes d'orthographe, OpenSearch utilise des modèles de transformers comme Sentence-BERT pour convertir textes et requêtes en vecteurs. Ces embeddings sont ensuite comparés via un algorithme des k-plus proches voisins (k-NN) pour trouver les résultats les plus pertinents.
Le processus complet implique : la conversion de la requête en vecteur par le modèle, la recherche des embeddings les plus proches dans l'index OpenSearch, et le retour des films classés par similarité sémantique. Cette approche est idéale pour les recherches complexes comme 'un film sur les voyages spatiaux et la dilatation temporelle' qui retrouvera Interstellar sans nécessiter ces mots exacts dans la base.
Pour configurer l'environnement, installez Docker et les bibliothèques Python requises. La structure du projet comprend un script principal find_similar_movies.py qui transforme les requêtes en embeddings et exécute la recherche neurale, des modules utilitaires pour gérer la connexion à OpenSearch, et des jeux de données de test.
L'implémentation montre comment construire une requête neurale spécifiant le texte, l'ID du modèle, le champ vectoriel et le nombre de résultats. La fonction perform_search gère l'interaction avec OpenSearch tandis que load_queries lit les requêtes de test depuis un fichier.
Cette méthode révolutionne l'expérience de recherche en comprenant le contexte et les concepts, offrant des résultats plus pertinents que les moteurs traditionnels. Le tutoriel fournit toutes les étapes pour reproduire ce système, de l'installation à l'exécution des requêtes, en passant par l'analyse des résultats.
Xây Dựng Công Cụ Tìm Kiếm Thông Minh: Hệ Thống Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa Với OpenSearch
Bài viết này hướng dẫn chi tiết cách xây dựng hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search) bằng OpenSearch, cho phép tìm kiếm phim dựa trên ngữ cảnh và ý nghĩa thay vì chỉ khớp từ khóa. Đây là phần cuối trong loạt 3 bài về Xây dựng Hệ thống Tìm kiếm Ngữ nghĩa với AWS OpenSearch.
Tìm kiếm ngữ nghĩa khắc phục hạn chế của tìm kiếm truyền thống bằng cách sử dụng embeddings để hiểu ý nghĩa đằng sau truy vấn. OpenSearch thực hiện điều này thông qua tìm kiếm k-NN (k-Nearest Neighbor) trên các vector embeddings được lưu trữ.
Trong bài trước, chúng ta đã thiết lập pipeline, triển khai mô hình Sentence Transformer và tạo embeddings cho tóm tắt nội dung phim. Giờ đây, chúng ta sẽ xây dựng hệ thống tìm kiếm thông minh có thể hiểu ý định người dùng và trả về kết quả liên quan về mặt ngữ nghĩa.
Tại sao cần Tìm kiếm Ngữ nghĩa? Tìm kiếm truyền thống dựa trên từ khóa có nhiều hạn chế: không xử lý tốt từ đồng nghĩa, lỗi chính tả hay hiểu ngữ cảnh. Trong khi đó, tìm kiếm ngữ nghĩa sử dụng embeddings để hiểu ý nghĩa thực sự đằng sau truy vấn.
Embeddings là gì? Chúng là biểu diễn số của văn bản trong không gian đa chiều, nơi các ý nghĩa tương tự được nhóm lại gần nhau. Ví dụ, 'I love my dog' và 'I adore my dog' sẽ có vector gần nhau dù dùng từ khác nhau.
OpenSearch thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa thế nào? Khi người dùng gửi truy vấn, OpenSearch chuyển nó thành embedding bằng mô hình Sentence Transformer, sau đó so sánh với embeddings đã lưu bằng thuật toán k-NN để tìm kết quả gần nhất về mặt ngữ nghĩa.
Cấu hình môi trường phát triển: Cần cài đặt Docker và các thư viện cần thiết. Cấu trúc dự án bao gồm thư mục data chứa dataset và truy vấn mẫu, script find_similar_movies.py để thực hiện tìm kiếm, và các module tiện ích.
Thực thi truy vấn tìm kiếm: Script find_similar_movies.py chấp nhận truy vấn văn bản, chuyển thành embedding, thực hiện tìm kiếm neural trên OpenSearch và trả về phim liên quan được xếp hạng theo độ tương đồng.
Ví dụ triển khai: Khi tìm kiếm 'phim du hành thời gian trong không gian', hệ thống sẽ trả về các phim như Interstellar dù truy vấn không chứa từ khóa chính xác, nhờ so sánh embeddings của tóm tắt nội dung phim.
Kết quả tìm kiếm được lưu trong thư mục results để đánh giá. AWS users có thể dễ dàng thích ứng thiết lập này cho OpenSearch trên AWS.
Tóm lại, bài viết cung cấp hướng dẫn toàn diện để xây dựng hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa với OpenSearch, từ lý thuyết về embeddings và k-NN đến triển khai thực tế bằng Python, giúp cải thiện đáng kể chất lượng tìm kiếm trong các ứng dụng như đề xuất phim hay hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
