Какво са stale embeddings и как да се справим с тях?

Stale embeddings — това са остарели или неактуални векторни представяния на данни (например текстове), които не отразяват текущото състояние на модела или обновената информация. В контекста на Retrieval-Augmented Generation (RAG) и големи езикови модели (LLM), остарелите embeddings могат да доведат до намаляване на качеството на търсенето и генерирането, тъй като търсенето в базата от вектори ще връща нерелевантни или остарели резултати.

Как да се справим със stale embeddings:

1. Редовно обновяване на embeddings — пресмятане на векторите за документите при промяна на данните или актуализация на модела.
2. Инкрементално обновяване — добавяне на нови embeddings и премахване на остарелите без цялостно преизграждане на базата.
3. Използване на версии — съхраняване на версии на embeddings и избор на актуалните при заявки.
4. Мониторинг на качеството — следене на метриките за релевантност и обновяване на embeddings при влошаване.

Пример: ако използвате embeddings за търсене в база данни с документи и добавяте нови документи или коригирате стари, трябва да пресметнете отново embeddings за тези документи, за да остане търсенето релевантно.