تصفية جدول البيانات باستخدام دالة vector_search في BigQuery

في عالم البيانات الضخمة، تعتبر وظيفة vector_search في BigQuery أداة قوية للبحث عن المطابقات القريبة بين التضمينات. ومع ذلك، قد تكون هناك حالات تحتاج فيها إلى تصفية الجدول الأساسي بناءً على معايير محددة من جدول الاستعلام. في هذا المقال، سنستعرض كيفية تنفيذ ذلك بفعالية باستخدام SQL، مما يساعد المتخصصين في البيانات على تحسين عمليات البحث في قواعد البيانات.

مقدمة إلى البحث بالمتجهات في BigQuery

وظيفة vector_search في BigQuery تتيح لك العثور على أقرب التضمينات من مجموعة بيانات استنادًا إلى تضمين معيّن. على سبيل المثال، يمكنك استخدام هذه الميزة للبحث عن بيانات تعمل على تحسين تجارب المستخدمين أو توسيع نطاق الأبحاث التحليلية. لكن، قد يتساءل الكثيرون عن كيفية تصفية الجدول الأساسي بناءً على قيم موجودة في جدول الاستعلام، مما يعزز دقة النتائج ويزيد من كفاءة البحث.

التحديات المتعلقة بتصفية الجدول الأساسي

عند استخدام وظيفة vector_search، قد تحتاج إلى تحديد مجموعة معينة من البيانات في الجدول الأساسي، بحيث تتعلق هذه البيانات بمعرفات المستندات الموجودة في جدول الاستعلام. على سبيل المثال، إذا كان لديك جدول استعلام يحتوي على عدة صفوف، كل صف يشير إلى تضمين محدد، فإن الهدف هو العثور على أقرب المطابقات لكل صف مع ضرورة الربط بمعرفات المستندات الخاصة به.

استراتيجية البحث باستخدام الرمز البرمجي SQL

لتحقيق هذا الهدف، يمكن استخدام استعلام SQL بسيط مع تعديلات على وظيفة vector_search. يمكنك تطبيق هذا الاستعلام من خلال تحديد المعرفات المطلوبة في كل مرة. مثلاً، يمكنك كتابة استعلام كالتالي:

SELECT * 
FROM VECTOR_SEARCH(
    (SELECT * FROM mydataset.table1 WHERE doc_id IN (1, 2, 3)), 
    'my_embedding', 
    (SELECT doc_id, embedding FROM mydataset.table2), 
    'embedding', 
    top_k => 2, 
    options => '{ "use_brute_force":true }'
);

بهذا الشكل، يمكنك تصفح التضمينات المرتبطة بمعرف معين والحصول على النتائج الأكثر دقة.

طرق بديلة لتحسين الأداء

إذا كان لديك عدد كبير من المستندات في جدول الاستعلام، يمكنك مواجهة صعوبة في تنفيذ الاستعلامات بشكل فردي. إحدى الطرق للتغلب على ذلك هي استخدام تكنولوجيا مثل Python لتنفيذ استعلامات غير متزامنة. ومع ذلك، يجب أن تكون لديك بنية تحتية كافية لدعم هذه العملية.

خيار آخر هو استخدام BigQuery ML لإنشاء نماذج سريعة للتضمينات ثم تخزين النتائج في جدول منفصل. على سبيل المثال، يمكن استخدام الدالة K-MEANS لتجميع التضمينات في مراكز وتطبيق مسافات جيب التمام. بمجرد تحديد المراكز، يمكنك تنفيذ الاستعلامات بسرعة أكبر مع نتائج أكثر دقة.

إعادة صياغة وظيفة vector_search

إذا كنت تستطيع تطوير حل يسمح بتعديل دالة vector_search لتشمل تصفية الجدول الأساسي بناءً على معايير جدول الاستعلام، فمن المؤكد أن ذلك سيساهم في تسريع العملية ويقلل من الجهد المبذول.

خاتمة

باستخدام الاستراتيجيات المذكورة أعلاه، يمكن لمتخصصي البيانات تحسين عمليات البحث في BigQuery بشكل كبير. اليوم، يعد تعلم كيفية استخدام SQL – كيفية تصفية الجدول الأساسي بناءً على قيم جدول الاستعلام أثناء استخدام وظيفة vector_search في BigQuery مهارة جوهرية. بمجرد أن تفهم كيفية تحقيق ذلك، يمكنك تحسين الكفاءة ودقة النتائج بشكل ملحوظ. هذا الأمر لا يساعد فقط في الحصول على نتائج أسرع، بل يسرع أيضاً عملية اتخاذ القرار بناءً على بيانات دقيقة.