چگونه مستندات را به یک پایگاه داده هوشمند و قابل جستجو تبدیل کنیم

ببینید چطور یک مهندس یادگیری ماشین، مستندات شرکتش را با استفاده از جاسازی‌های OpenAI به یک پایگاه داده هوشمند و قدرتمند تبدیل کرده است. در این مطلب، فرآیند گام‌به‌گام و نحوه‌ی پیاده‌سازی آن را برای مستندات خودتان یاد می‌گیرید تا دسترسی و جستجوی معنایی آن‌ها را بهبود ببخشید.

از ناکارآمدی جستجوی کلمات کلیدی تا قدرت جستجوی معنایی

جستجوهای سنتی بر اساس کلمات کلیدی، اغلب در پیدا کردن اطلاعات مورد نظر در میان انبوهی از مستندات، ناتوان هستند. برای مثال، جستجوی عبارتی مثل “بارگذاری مجموعه‌داده” ممکن است ده‌ها نتیجه‌ی نامرتبط به شما نشان دهد. چرا؟ چون این عبارت ممکن است در بخش‌های مختلف مستندات به کار رفته باشد. این ناکارآمدی، به‌خصوص وقتی با حجم زیادی از مستندات سروکار داریم، آزاردهنده است. اما یک سیستم جستجوی معنایی، این محدودیت را برطرف می‌کند. این سیستم، به جای توجه به کلمات، هدف پشت پرسش شما را درک می‌کند. با استفاده از مدل‌های جاسازی OpenAI و یک موتور جستجوی برداری، راهکاری نوآورانه برای تبدیل مستندات به یک پایگاه داده‌ی قابل جستجوی معنایی ایجاد شده است.

پنج گام برای ساخت یک سیستم جستجوی معنایی

برای ساخت این ابزار جستجوی پیشرفته، پنج گام کلیدی طی شده است. هر کدام از این گام‌ها، بخشی از فرآیند تبدیل مستندات را انجام می‌دهند:

1. یکسان‌سازی قالب مستندات

مستندات معمولاً در قالب‌های مختلفی مثل HTML، Sphinx RST یا Jupyter Notebooks نگه‌داری می‌شوند. این موضوع، پردازش یکپارچه‌ی آن‌ها را دشوار می‌کند. تجزیه‌ی فایل‌های خام مثل RST به دلیل قالب‌بندی پیچیده، می‌تواند سخت باشد. راهکار موثر، تولید مستندات HTML و تبدیل آن به Markdown است. Markdown ویژگی‌های ضروری مثل لینک‌های بخش‌ها را حفظ می‌کند و ساختارمند و به راحتی قابل تجزیه است.

2. پاکسازی و تقسیم‌بندی محتوا

بعد از تبدیل قالب، محتوا پاکسازی می‌شود تا عناصر غیرضروری مثل سرصفحه، پاصفحه و قالب‌بندی‌های اضافی حذف شوند. در گام بعدی، مستندات به بلوک‌های کوچک‌تر و معنادار تقسیم می‌شوند. هر بلوک، یک ایده یا مفهوم واحد را نشان می‌دهد. این کار باعث می‌شود در جستجوهای معنایی، تطابق دقیق‌تری داشته باشیم.

3. تولید جاسازی برای بلوک‌های متنی

برای اینکه سیستم، معنای متن را درک کند، بلوک‌های متنی با استفاده از مدل جاسازی OpenAI به بردارهای عددی تبدیل می‌شوند. این جاسازی‌ها، معنای متن را در خود ذخیره می‌کنند. به این ترتیب می‌توانیم متون را بر اساس شباهت معنایی، و نه صرفاً کلمات، با هم مقایسه کنیم. این گام برای ساخت یک پایگاه داده‌ی قابل جستجو که هدف کاربر را درک می‌کند، بسیار مهم است.

4. ذخیره‌سازی جاسازی‌ها در یک موتور جستجوی برداری

جاسازی‌ها به همراه فراداده‌هایی مثل URLها و عناوین بخش‌ها، در Qdrant ذخیره می‌شوند. Qdrant یک پایگاه داده‌ی برداری متن‌باز است که برای جستجوی معنایی بهینه شده است. ذخیره‌ی فراداده‌ها در کنار جاسازی‌ها باعث می‌شود نتایج جستجو شامل اطلاعات زمینه‌ای باشند و کاربران را مستقیماً به بخش مربوطه در مستندات هدایت کنند.

5. ساخت یک رابط جستجوی کاربرپسند

گام آخر، ساخت ابزارهای کاربرپسندی است که به پایگاه داده‌ی معنایی دسترسی داشته باشند. دو رابط توسعه داده شد:
– رابط برنامه‌نویسی پایتون (Python API): به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مستقیماً در محیط کدنویسی خودشان جستجو کنند.
– رابط خط فرمان (CLI): به کاربران ترمینال اجازه می‌دهد با دستورات ساده، جستجوهای معنایی انجام دهند.
هر دو رابط، نتایج را بر اساس ارتباط مرتب می‌کنند و لینک‌های مستقیم به بخش‌های مستندات را نمایش می‌دهند. به این ترتیب، تجربه‌ی کاربری ساده‌تر می‌شود.

نکات کلیدی پروژه

در طول این پروژه، نکات مهمی آموخته شد:
– ساده‌سازی پیش‌پردازش: مدل‌های جاسازی مدرن، به‌خوبی می‌توانند متن خام را پردازش کنند. بنابراین، نیازی به پاکسازی گسترده نیست.
– تقسیم‌بندی هوشمندانه: تقسیم محتوا به بلوک‌های کوچک و مفهومی، دقت جستجو را بهبود می‌بخشد.
– شناخت ابزارها: Sphinx RST برای تولید مستندات عالی است، اما برای تجزیه یا پردازش مناسب نیست.
– اهمیت جستجوی برداری: توانایی مدیریت پرسش‌های زبان طبیعی، نحوه‌ی تعامل کاربران با مستندات را متحول می‌کند.

به‌کارگیری این روش برای مستندات خودتان

ساخت یک پایگاه داده‌ی قابل جستجوی معنایی، مختص سازمان‌های بزرگ نیست. شما هم می‌توانید این سیستم را برای مستندات یا مخازن متنی خودتان پیاده‌سازی کنید:

انتخاب یک مدل جاسازی: OpenAI مدل‌های قدرتمندی ارائه می‌دهد که جاسازی‌های با کیفیتی برای متن و کد تولید می‌کنند.
انتخاب یک موتور جستجوی برداری: ابزارهایی مثل Qdrant امکان ذخیره‌سازی و جستجوی کارآمد جاسازی‌ها را فراهم می‌کنند.
پردازش محتوای شما: مستندات خود را به قالبی تمیز و ساختارمند مثل Markdown تبدیل کنید.
ساخت رابط‌های کاربری: APIها یا CLIهایی را متناسب با نیاز مخاطبان خودتان توسعه دهید.

این روش فقط برای مستندات شرکت‌ها نیست. برای پایگاه‌های دانش شخصی، تحقیقات دانشگاهی یا هر مجموعه‌ی بزرگی از داده‌های متنی هم به همان اندازه موثر است.

بهبود سیستم: امکانات آینده

کاربردهای بالقوه‌ی جستجوی معنایی بسیار گسترده است. در اینجا چند ایده برای بهبود و گسترش سیستم شما آورده شده است:
– ترکیب روش‌های جستجو: جستجوی سنتی کلمات کلیدی را با جستجوی معنایی ترکیب کنید تا نتایج جامع‌تری داشته باشید.
– دسترسی جهانی: پایگاه داده‌ی برداری خود را در فضای ابری قرار دهید تا از هر جایی قابل دسترسی باشد.
– ادغام با وب: یک نوار جستجوی معنایی را مستقیماً در وب‌سایت خودتان قرار دهید تا تجربه‌ی کاربری یکپارچه‌ای ایجاد کنید.
– به‌روزرسانی‌های خودکار: از ابزارهای ادغام مداوم استفاده کنید تا پایگاه داده‌ی شما همزمان با تغییرات محتوا به‌روز شود.

نتیجه‌گیری: تحولی در بازیابی اطلاعات

تبدیل مستندات به یک پایگاه داده‌ی قابل جستجوی معنایی، نحوه‌ی تعامل تیم‌ها و کاربران با محتوا را متحول می‌کند. این روش با فعال کردن پرسش‌های زبان طبیعی و ارائه‌ی نتایج دقیق، در زمان صرفه‌جویی و بهره‌وری را افزایش می‌دهد. چه در حال مدیریت مستندات شرکتی باشید و چه پروژه‌های شخصی، پیاده‌سازی این سیستم می‌تواند مزایای فوری و طولانی‌مدت داشته باشد.

اگر به تکرار این پروژه علاقه‌مند هستید، تمام کدها متن‌باز هستند و در مخزن voxel51/fiftyone-docs-search در دسترس هستند. به این مخزن سری بزنید و ببینید که چطور جستجوی معنایی می‌تواند رابطه‌ی شما را با اطلاعات دگرگون کند.