Технология доступна в новой версии системы управления базами данных YDB как в облаке, так и локально — по модели on-premises.
Векторный поиск — технология, которая умеет искать не по ключевым словам, а по смыслу. Как пояснили разработчики, с её помощью компании, которые развивают продукты на базе ИИ, смогут, например, повысить точность рекомендаций товаров или качество ответов ИИ-ассистента. Технологию векторного поиска уже используется в ИИ-ассистенте «Алиса» с опцией «Про».
В Яндексе пояснили:
Векторная технология предусматривает представление данных, по которым ведётся поиск, в виде числовых векторов, или эмбеддингов. Сравнивая векторы, можно определить семантическую близость соответствующих им объектов. Такой подход даёт целый ряд преимуществ: от возможности устанавливать неочевидные связи между объектами и искать по разнородным данным — скажем, текстам, картинкам, видеороликам и аудиофайлам — до устойчивости к ошибкам и опечаткам.
В СУБД YDB предлагается две версии векторного поиска: точный и приближённый. Точный поиск обеспечивает наилучший результат, но требует сложных вычислений, если данных много. Приближённый поиск позволяет искать по миллиардам векторов за десятки-сотни миллисекунд — даже если корпус векторов не помещается в оперативную память.
YDB развивает векторный поиск при поддержке созданного Яндексом Фонда технологических инициатив — YATF.