Что такое stale embeddings и как с ними бороться?

Stale embeddings — это устаревшие или неактуальные векторные представления данных (например, текстов), которые не отражают текущего состояния модели или обновлённой информации. В контексте Retrieval-Augmented Generation (RAG) и больших языковых моделей (LLM) stale embeddings могут привести к снижению качества поиска и генерации, так как поиск по базе векторов будет возвращать нерелевантные или устаревшие результаты.

Как бороться со stale embeddings:

1. Регулярное обновление эмбеддингов — пересчитывать векторы для документов при изменении данных или обновлении модели.
2. Инкрементальное обновление — добавлять новые эмбеддинги и удалять устаревшие без полной перестройки базы.
3. Использование версионности — хранить версии эмбеддингов и выбирать актуальные при запросах.
4. Мониторинг качества — отслеживать метрики релевантности и обновлять эмбеддинги при ухудшении.

Пример: если вы используете эмбеддинги для поиска по базе документов, и добавили новые документы или исправили старые, необходимо пересчитать эмбеддинги для этих документов, чтобы поиск оставался релевантным.