Hablamos con profesionales e innovadores de la industria de la investigación sobre desafíos persistentes, oportunidades de tendenciay las tecnologías que utilizan las personas y las empresas para mantenerse relevantes en los resultados de búsqueda competitivos.
Una tendencia que impulsa importantes avances en la tecnología de búsqueda es el cambio de palabras esencia a datos que representan mejor lo que significa la consulta y lo que se sabe al respecto.
La investigación de palabras esencia ha estado impulsando el descubrimiento de contenido desde 1230 d.C. Fue entonces cuando el cardenal y comentarista bíblico francés, el cardenal Hugh de St Cher, completó el primer índice conocido en la historia.
La búsqueda vectorial marca un cambio importante de este método tradicional de recuperación de información a un futuro en el que todos los datos complejos que conforman los activos de contenido modernos pueden ponerse a trabajar.
Entonces, ¿qué necesitas entender sobre esto ahora?
Nos acercamos a Libertad de Edoexjefe del laboratorio de IA de Amazon y ahora director ejecutante de Pinecone, para obtener una comienzo a la investigación de vectores y por qué es posible que desee tener las tecnologías asociadas en su radar.
Le preguntamos a Sencillez:
- ¿Cómo redefinirá la búsqueda vectorial la investigación tradicional de palabras esencia?
- ¿Cómo le explicarías la búsqueda vectorial a un chaval de 5 abriles?
- ¿Cuáles son algunos de los desafíos a los que se enfrentó al usar algoritmos de estudios inconsciente para los clientes de Amazon Web Services (AWS) y cómo los superó?
- ¿Qué es Pinecone y para qué sirve?
- ¿Qué sugerencias o consejos tienes para los novatos en SEO que recién ingresan al mundo de ML e IA?
Comencemos con eso: ¿por qué el procesamiento del jerga natural (NLP) es tan importante para el futuro del SEO y cómo pueden prepararse los especialistas en marketing para lo que sigue?
Quemamos naves de investigación de palabras esencia
Edo Sencillez: “Al igual que los SEO dominó el algoritmo PageRankahora necesitan entender acerca de la PNL para tener éxito y vencer a la competencia.
Sin requisa, a diferencia de PageRank, el campo de La PNL está creciendo rápidamente y cuenta con miles de colaboradores.
Requerirá más esfuerzo que seguir a Matt Cutts (de Google) en Twitter y mantenerse al día con los cambios SERP.
Gracias a Dios, aunque la PNL es un tema más complicado, no está envuelto en un intriga como el PageRank.
Gran parte del trabajo en PNL se realiza de forma abierta, con abundantes artículos de investigación gratuitos, software de código hendido y cursos en linea de PNL.
Una cosa está clara sobre la PNL: llegó para quedarse.
Está allá de ser valentísimo, pero está mejorando rápidamente, y las grandes empresas de tecnología han descontento los barcos de investigación de palabras esencia y no hay dorso a espaldas”.
La búsqueda de vectores nos permite apañarse la forma en que hablamos
Cómo la búsqueda vectorial redefinirá lo tradicional investigación de palabras clave?
Edo Sencillez: «búsqueda de vectores no restablece la investigación de palabras esencia; te reemplaza toda la tela.
En división de trabajar con palabras esencia, y sus sinónimos y errores ortográficos, la búsqueda vectorial funciona con incrustaciones de vectores.
Estos son datos que representan el significado de la frase de búsqueda cercano con otra información conocida sobre la consulta o el adjudicatario.
(Para un ser humano, la incrustación de vectores es irreconocible y parece una larga serie de números).
Esta representación de la frase de búsqueda y el adjudicatario se utiliza para clasificar colecciones masivas de inserciones que representan otro contenido y preferencias del adjudicatario para encontrar el resultado más relevante.
Desde el punto de panorama del adjudicatario, esto significa que puede apañarse la forma en que deje.
Ya no necesitan ilustrarse las peculiaridades y la sintaxis de los motores de búsqueda.
Desde una perspectiva de SEO, eso significa que verdaderamente pueden enfocarse en temas y temas sin preocuparse por palabras esencia precisas”.
¿Cómo le explicarías la búsqueda vectorial a un chaval de 5 abriles?
Edo Sencillez: “Nuestro artículo explicando Conceptos básicos de búsqueda de vectores acercate.
La lectura ELI5, tal como la practiqué con mi propia comunidad, es esta: si digo ‘comida italiana’, puedes pensar en pizza o pasta.
Aprendiste que estas cosas están relacionadas porque recuerdas activo comido pizza en un restaurante italiano o activo aprendido que la pasta es popular en Italia.
Pero una computadora nunca aprendió eso. Entonces, la frase ‘comida italiana’ significa exactamente eso y no contiene información para afirmar que está relacionada con la pasta o la pizza.
Entonces, cuando le pido a una computadora que busque un ‘restaurante italiano’, podría dejar de banda las pizzerías.
El estudios inconsciente es una forma de ayudar a las computadoras a comprender el significado de lo que decimos o escribimos.
Y la búsqueda vectorial es una forma en que estas computadoras buscan todo lo que saben, basándose en el significado en división de las palabras exactas.
Así que ahora, si le pido a la computadora que me recomiende un división italiano, puede sugerirme tu pizzería favorita, tal como lo harías tú.
Las organizaciones finalmente pueden enfocarse en crear y organizar contenido para humanos.
Hay muchos miles de científicos e ingenieros que trabajan incansablemente para hacer que ML y NLP se parezcan a la mente humana.
¿De verdad quieres ir en contra de eso? La logística ganadora para SEO es optimizar para la mente humana”.
Pasar los desafíos en el estudios inconsciente
¿Cuáles son algunos de los desafíos a los que se enfrentó al usar algoritmos de estudios inconsciente para los clientes de Amazon Web Services (AWS) y cómo los superó?
Edo Sencillez: “No puedo murmurar sobre proyectos o desafíos específicos de AWS. Puedo afirmar más ampliamente, desde mi experiencia, he gastado que los algoritmos ML ya no son los cuellos de botella.
Por supuesto, están allá de ser perfectos y hay mucho trabajo por hacer, pero ese trabajo se está realizando a una velocidad vertiginosa.
El próximo desafío es ejecutar estos algoritmos a la escalera necesaria para consentir productos de consumo y aplicaciones empresariales.
Esas representaciones que mencioné anteriormente, incrustaciones de vectores, son computacionalmente costosas de investigar.
Un índice de solo 1 millón de medios (incrustación de vectores) ya requiere un software especializado cercano con un ajuste cuidadoso; un índice de 100 millones de medios requiere software e infraestructura especializados; una calificación de artículo de 1B o más requiere que seas Google o Amazon.
(Parágrafo, esta es la razón por la que inicié Pinecone: para que sea más hacedero para los equipos de ingeniería añadir la búsqueda vectorial a sus aplicaciones).
¿Qué es la piña?
¿Qué es Pinecone y para qué sirve?
Edo Sencillez: Hoy en día, Pinecone facilita a los ingenieros la creación de búsquedas vectoriales filtradas, rápidas y actualizadas en sus aplicaciones.
Brinda a los equipos de ingeniería la infraestructura de investigación necesaria para realizar investigaciones de vectores a escalera, todo empaquetado en un servicio administrado con una API sencilla.
(Hemos escaso los números de lectura porque los lanzamientos son rápidos y porque, como servicio administrado, los usuarios siempre obtienen la última lectura y no tienen que preocuparse por las actualizaciones).
Trabajar con algoritmos es extremadamente divertido y los desafíos valen absolutamente la pena.
Con la búsqueda vectorial, nos encontramos en la intersección de algoritmos de vanguardia, arquitecturas de bases de datos y aplicaciones sin servidor.
Y vemos que nuestros clientes aplican esta tecnología a productos que están revolucionando las aplicaciones empresariales y de consumo, como la búsqueda semántica, los sistemas de recomendación, la seguridad de TI, los dispositivos portátiles, la visión por computadora y más.
Primeros pasos en ML e IA
¿Qué sugerencias o consejos tienes para los novatos en SEO que recién ingresan al mundo de ML e IA?
Edo Sencillez: “No se deje intimidar. Incluso los investigadores más brillantes en este campo están ‘descubriendo cosas’.
Aprender sobre IA/ML Por otra parte de artículos de nivel superficial, te hará un mejor profesional de SEO, y hay muchos Recursos que te ayude a hacer eso.
Para aquellos interesados en carreras en esta ámbito, actualmente estamos contratación de todos los equipos: ingeniería, investigación, éxito del cliente, ventas, marketing y operaciones.
Más características:
Imagen destacada: cortesía de Pinecone