La recherche à l’ère de l’IA
A presentation at JUG Summer Camp 2023 in in La Rochelle, France by David Pilato
La recherche à l’ère de l’IA David Pilato @dadoonet
Co m Agenda ● ● ● ● m er ci al La recherche “classique” et ses limites Modèle de ML et usages La recherche vectorielle ou hybride dans Elasticsearch OpenAI ChatGPT ou LLM avec Elasticsearch #JugSummerCamp @dadoonet
Elasticsearch: You Know, for Search #JugSummerCamp @dadoonet
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GET /_analyze { “char_filter”: [ “html_strip” ], “tokenizer”: “standard”, “filter”: [ “lowercase”, “stop”, “snowball” ], “text”: “These are <em>not</em> the droids you are looking for.” } #JugSummerCamp @dadoonet
These are <em>not</em> the droids you are looking for. { “tokens”: [{ “token”: “droid”, “start_offset”: 27, “end_offset”: 33, “type”: “<ALPHANUM>”, “position”: 4 },{ “token”: “you”, “start_offset”: 34, “end_offset”: 37, “type”: “<ALPHANUM>”, “position”: 5 }, { “token”: “look”, “start_offset”: 42, “end_offset”: 49, “type”: “<ALPHANUM>”, “position”: 7 }]} #JugSummerCamp @dadoonet
Recherche sémantique ≠ correspondance littérale #JugSummerCamp @dadoonet
Elasticsearch: You Know, for Search #JugSummerCamp @dadoonet
Elasticsearch: You Know, for Vector Search #JugSummerCamp @dadoonet
Qu’est-ce qu’un Vecteur ? #JugSummerCamp @dadoonet
Les embeddings représentent vos données Exemple : vecteur 1 dimension Réaliste #JugSummerCamp Dessin @dadoonet
Plusieurs dimensions pour représenter plusieurs aspects Mammifère Réaliste Dessin Oiseau #JugSummerCamp @dadoonet
Dans l’espace des embeddings les données similaires sont regroupées Mammifère Réaliste Dessin Oiseau #JugSummerCamp @dadoonet
Recherche vectorielle #JugSummerCamp @dadoonet
Choisir son modèle d’Embedding Commencer avec des modèles sur étagère Développer pour une plus forte pertinence ● Text data: Hugging Face ● Images: OpenAI’s CLIP ● Appliquer un scoring hybride ● Bring Your Own Model : nécessite de l’expertise + des données labelisées #JugSummerCamp @dadoonet
Comment indexer avec des Vecteurs ? #JugSummerCamp @dadoonet
Ingestion des données avec embeddings POST /_doc { “_id”:”product-1234”, “product_name”:”Summer Dress”, “description”:”Our best-selling…”, “Price”: 118, “color”:”blue”, “fabric”:”cotton”, “fabric”:”cotton” “desc_embedding”:[0.452,0.3242,…], } “desc_embedding”:[0.452,0.3242,…] } “img_embedding”:[0.012,0.0,…] } Source data POST /_doc #JugSummerCamp @dadoonet
Co m Avec Elastic ML m er ci { } al “_id”:”product-1234”, “product_name”:”Summer Dress”, “description”:”Our best-selling…”, “Price”: 118, “color”:”blue”, “fabric”:”cotton”, “desc_embedding”:[0.452,0.3242,…] Source data POST /_doc #JugSummerCamp @dadoonet
Co m Configurer son modèle m er ci al $ eland_import_hub_model —url https:-/cluster_URL —hub-model-id BERT-MiniLM-L6 —task-type text_embedding —start BERT-MiniLM-L6 Choisir le modèle approprié #JugSummerCamp Charger le modèle dans le cluster Gérer les modèles @dadoonet
Co m Gestion des modèles ● ● ● m er ci al C’est un domaine qui évolue rapidement. La flexibilité vous permet de vous adapter facilement. Utilisation des modèles tiers PyTorch Support de plusieurs types de modèles NLP Liste complète des modèles supportés par Elastic : ela.st/nlp-supported-models #JugSummerCamp @dadoonet
Comment chercher avec des Vecteurs ? #JugSummerCamp @dadoonet
Requête Vectorielle GET product-catalog/_search { } #JugSummerCamp “knn”: { “field”: “desc_embbeding”, “k”: 5, “num_candidates”: 50, “query_vector”: [0.123, 0.244,…], “filter”: { “term”: { “department”: “women” } } }, “size”: 10 @dadoonet
Co m Requête Vectorielle m er ci al GET product-catalog/_search { Transformer model } #JugSummerCamp “knn”: { “field”: “desc_embbeding”, “k”: 5, “num_candidates”: 50, “query_vector_builder”: { “text_embedding”: { “model_text”: “summer clothes”, “model_id”: <text-embedding-model> }, “filter”: { “term”: { “department”: “women” } } }, “size”: 10 @dadoonet
Mais comment ça fonctionne en vrai ? #JugSummerCamp @dadoonet
Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) #JugSummerCamp @dadoonet
Elasticsearch + Lucene = des progrès rapides #JugSummerCamp @dadoonet
“Scaler” la recherche vectorielle Recherche vectorielle 1. Besoin énorme de mémoire 2. Indexation plus lente 3. Merge est plus lent * Améliorations permanentes dans Lucene et Elasticsearch #JugSummerCamp Bonnes pratiques 1. Eviter les recherches pendant l’indexation 2. Exclure les vecteurs du champ _source 3. Réduire le nombre de dimensions des vecteurs 4. Utiliser des bytes plutôt que des float @dadoonet
Reduce Required Memory
- Stocker des vecteurs de bytes plutôt que de float 2. Appliquer la réduction de dimensions, ex: Principal Component Analysis PCA
- Reduce of number of dimensions per vector
- Vector element size reduction (“quantize”)
#JugSummerCamp@dadoonet
Base de données vectorielles ● ● ● Stockage efficace de vecteurs numériques, support des opérations CRUD Recherche rapide de vecteurs Conçu pour de la recherche vectorielle à grande échelle (scalable) #JugSummerCamp @dadoonet
Elasticsearch - bien plus qu’une base de données vectorielles Elasticsearch est capable de : ● ● Créer des vector embeddings (représentations numériques des données) Est optimisé pour stocker des vecteurs éparpillés et denses, en volume Elasticsearch a aussi : ● ● ● ● ● Filtres et agrégations : sur l’ensemble des résultats Sécurité native au niveau document : utilisé en production par les clients enterprise Types de données : Geo, full text, support des langues Outils d’ingestion : connecteurs, API, crawler web et des intégrations tierces Communité, adoption massive par les enterprises, Track record, Elastic stack… #JugSummerCamp @dadoonet
Benchmarketing #JugSummerCamp @dadoonet
Elasticsearch: You Know, for Hybrid Search #JugSummerCamp @dadoonet
Calcul hybride du score de pertinence Score basé sur les termes Score de similarité vectorielle Combinaison #JugSummerCamp @dadoonet
GET product-catalog/_search { “query”: { “match”: { “description”: { “query”: “summer clothes”, “boost”: 0.9 } } }, “knn”: { “field”: “desc_embbeding”, “query_vector”: [0.123, 0.244,…], “k”: 5, “num_candidates”: 50, “boost”: 0.1, “filter”: { “term”: { “department”: “women” } } }, “size”: 10 } #JugSummerCamp @dadoonet
GET product-catalog/_search { “query”: { “match”: { “description”: { “query”: “summer clothes”, “boost”: 0.9 } } }, “knn”: [ { “field”: “image-vector”, “query_vector”: [54, 10, -2], “k”: 5, “num_candidates”: 50, “boost”: 0.1 }, { “field”: “title-vector”, “query_vector”: [1, 20, -52, 23, 10], “k”: 10, “num_candidates”: 10, “boost”: 0.5 }], “size”: 10 } #JugSummerCamp @dadoonet
ELSER: Elastic Learned Sparse EncodER Co m m er ci al text_expansion ● not BM25 or (dense) vector ● sparse vector like BM25 ● stored as inverted index #JugSummerCamp @dadoonet
ELSER - pertinence sur étagère, multi domaines Co m m er ci al ● Permet d’implémenter la recherche sémantique sans avoir à entraîner votre propre modèle ● Généraliste : plein de domaines sans entraînement ● Excellente pertinence, sur étagère Démo #JugSummerCamp @dadoonet
Co POST /_ingest/pipeline/_simulate {“pipeline”:{“processors”:[ {“inference”:{“model_id”:”.elser_model_1”}} m m er ci al ]}, “docs”: [ {“_source”:{“text_field”:”These are not the droids you are looking for.”}}, {“_source”:{“text_field”:”Obi-Wan never told you what happened to your father.”}}, {“_source”:{“text_field”: “No. I am your father”}} ]} #JugSummerCamp @dadoonet
Co These are not the droids you are looking for. m m er ci “ml”: { al “inference”: { “predicted_value”: { “lucas”: 0.50047517, “ship”: 0.29860738, “dragon”: 0.5300422, “quest”: 0.5974301, “dr”: 2.1055143, “space”: 0.49377063, “robot”: 0.40398192, … #JugSummerCamp @dadoonet
Co m Combinaison de score m er ci Score basé sur les termes Score de similarité vectorielle Combinaison linéaire Boosting manuel Combinaison al Extension du score ELSER Reciprocal Rank Fusion (RRF) Mélange de plusieurs méthodes de ranking #JugSummerCamp @dadoonet
Reciprocal Rank Fusion (RRF) Ranking Algorithm 1 Ranking Algorithm 2 Doc Doc Score r(d) Score D - set of docs R - set of rankings as permutation on 1..|D| K - typically set to 60 by default r(d) Doc A 1 1 C 1,341 1 B 0.7 2 A 739 2 C 0.5 3 F 732 3 D 0.2 4 G 192 4 E 0.01 5 H 183 5 #JugSummerCamp A C B F D @dadoonet
GET product-catalog/_search { “sub_searches”: [ { “query”: { “match”: {…} } }, { “query”: { “text_expansion”: {…} } } ], “knn”: {…}, “rank”: { “rrf”: { “window_size”: 50, “rank_constant”: 20 } } } #JugSummerCamp Co m BM25f m er ci al
- ELSER + Vector Recherche Hybride avec RRF @dadoonet
Gratuit vs Payant (platinum) kNN with HNSW 1. Fournissez vos propres embeddings 2. Attention à la mémoire requise pour faire tenir les vecteurs en RAM (off-heap) #JugSummerCamp Inference in Elasticsearch 1. Génération des embeddings (comme les transformers HuggingFace) 2. ELSER @dadoonet
https://github.com/dadoonet/music-search/ #JugSummerCamp @dadoonet
ChatGPT : Elastic et les LLM #JugSummerCamp @dadoonet
https://github.com/ Mooler0410/ LLMsPracticalGuide #JugSummerCamp @dadoonet
LLMs : opportunités et limitations Je souhaite avoir une recette pour le déjeuner du dimanche midi question d’origine ✓ Réalise des tâches et génère du nouveau contenu × Context générique × Hallucinations – confiance affirmée, informations erronées Résultats de recherche Données publiques d’entraînement #JugSummerCamp @dadoonet
Elastic fournit une technologie complémentaire Je souhaite avoir une recette pour le déjeuner du dimanche midi question d’origine fenêtre contextuelle question en temps que requête ✓ Des réponses plus pertinentes prenant en compte les spécificités du domaine ✓ Des résultats plus puissants avec la plateforme Elastic ✓ Personnalisation utilisateur Résultats de recherche Elastic cherche dans les données spécifique métier #JugSummerCamp @dadoonet
https://www.elastic.co/ blog/chatgpt-elasticsearchopenai-meets-private-data #JugSummerCamp @dadoonet
Conclusion #JugSummerCamp @dadoonet
La recherche lexicale enrichie en sémantique ELSER Support des modèles tiers de ML Dense vector text embeddings Dense vector image embeddings Modèle sémantique sur étagère pour le contenu texte Recherche Lexicale RRF API de Recherche Sémantique #JugSummerCamp @dadoonet
Co m m er ci Composants de recherche Intégration et Gestion de modèles Recherche Hybride BM25F Modèles de transformation custom RRF Vector Database Intégration OpenAI Facettes Facets / Filtering Elastic Learned Sparse EncodeR Combinaison linéaire #JugSummerCamp al @dadoonet
Les ingrédients nécessaires pour la recherche IA… #JugSummerCamp Données corporate: texte, images, docs Recherche textuelle, vectorielle Capacités en langage naturel Usage des LLMs et de modèles ML publiques / propriétaires @dadoonet
… sont les fonctionnalités que nous livrons avec ESRE #JugSummerCamp Ingestion, Sécurité niveau document pour les données corporate Recherche Hybride (BM25, Vecteur..) Recherche Vectorielle permettant l’usage du langage naturel Flexibilité des Modèles pour rester à jour : nouveaux modèles tiers et LLM @dadoonet
CFP Meetup ElasticFR Envie de participer en tant qu’orateur/oratrice et/ou d’héberger notre prochain meetup Elastic France ? Pour participer, scannez le code, ou allez sur ela.st/cfp-elasticfr #JugSummerCamp @dadoonet
La recherche à l’ère de l’IA David Pilato @dadoonet
La recherche ne se contente plus de l’approche maintenant traditionnelle basée sur la fréquence des termes (TF/IDF ou BM25) mais plus sur la tendance actuelle du machine learning où les nouveaux modèles ont ouvert une nouvelle dimension pour la recherche.
Cette conférence donne un aperçu de :
- La recherche “Classique” et ses limitations
- Qu’est qu’un modèle de machine learning et comment vous pouvez l’utiliser
- Comment utiliser la recherche vectorielle ou la recherche hybride dans Elasticsearch
- Comment ChatGPT d’OpenAI ou les “large language models” (LLMs) similaires viennent jouer naturellement avec Elastic
Video
Resources
The following resources were mentioned during the presentation or are useful additional information.
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Conference page
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Blog: ChatGPT and Elasticsearch: OpenAI meets private data
Combine Elasticsearch’s search relevance with OpenAI’s ChatGPT’s question-answering capabilities to query your data. In this blog, you’ll learn how to connect ChatGPT to proprietary data stores using Elasticsearch and build question/answer capabilities for your data.
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Demo: Humming search
This demo shows how you can search for similar wav files, using another wav file as an input.
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