Πώς συγκρίνουμε τα embeddings ερωτημάτων και προϊόντων για την εύρεση σχετικών υποψηφίων;

Για τη σύγκριση των ενσωματώσεων ερωτημάτων και προϊόντων, συνήθως χρησιμοποιούνται μέτρα ομοιότητας ή αποστάσεως στον διανυσματικό χώρο. Οι κύριες προσεγγίσεις:

• Ομοιότητα συνημίτονου (Cosine Similarity): μετράει τη γωνία μεταξύ δύο διανυσμάτων, αγνοώντας το μήκος τους. Χρησιμοποιείται συχνά, καθώς αντικατοπτρίζει καλά την σημασιολογική εγγύτητα.

• Ευκλείδεια απόσταση (Euclidean Distance): μετράει την ευθεία απόσταση μεταξύ σημείων στον χώρο.

• Manhattan Distance: άθροισμα των απόλυτων διαφορών σε κάθε συντεταγμένη.

Για την εύρεση σχετικών προϊόντων με βάση το ερώτημα:

1. Μετατρέψτε το ερώτημα και τα προϊόντα σε ενσωματώσεις χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο (π.χ., BERT, Word2Vec).
2. Υπολογίστε την ομοιότητα συνημίτονου μεταξύ της ενσωμάτωσης του ερωτήματος και κάθε ενσωμάτωσης προϊόντος.
3. Ταξινομήστε τα προϊόντα κατά φθίνουσα ομοιότητα — τα πιο σχετικά θα βρίσκονται στην κορυφή.

Παράδειγμα σε Python με χρήση ομοιότητας συνημίτονου:

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

query_embedding = np.array([[0.1, 0.3, 0.5]])
product_embeddings = np.array([
    [0.2, 0.1, 0.4],
    [0.9, 0.8, 0.7],
    [0.05, 0.3, 0.5]
])

similarities = cosine_similarity(query_embedding, product_embeddings)
# similarities.shape = (1, αριθμός_προϊόντων)

# Δείκτες προϊόντων ταξινομημένοι κατά φθίνουσα ομοιότητα
sorted_indices = np.argsort(-similarities[0])

print("Σχετικά προϊόντα κατά φθίνουσα σειρά ομοιότητας:", sorted_indices)

Για κλιμακούμενη αναζήτηση σε μεγάλες συλλογές ενσωματώσεων, χρησιμοποιούνται εξειδικευμένες βιβλιοθήκες και δείκτες, όπως το FAISS ή το Annoy.