Quelles sont les embeddings obsolètes et comment y faire face?

Les embeddings obsolètes sont des représentations vectorielles de données (par exemple, des textes) qui sont dépassées ou non à jour, ne reflétant pas l’état actuel du modèle ou des informations mises à jour. Dans le contexte de la génération augmentée par récupération (RAG) et des grands modèles de langage (LLM), les embeddings obsolètes peuvent entraîner une baisse de la qualité de la recherche et de la génération, car la recherche dans la base de vecteurs renverra des résultats non pertinents ou dépassés.

Comment lutter contre les embeddings obsolètes :

1. Mise à jour régulière des embeddings — recalculer les vecteurs pour les documents lorsque les données changent ou que le modèle est mis à jour.
2. Mise à jour incrémentielle — ajouter de nouveaux embeddings et supprimer les anciens sans reconstruire toute la base.
3. Utilisation de versions — stocker des versions des embeddings et choisir celles qui sont actuelles lors des requêtes.
4. Suivi de la qualité — surveiller les métriques de pertinence et mettre à jour les embeddings en cas de dégradation.

Exemple : si vous utilisez des embeddings pour rechercher dans une base de documents et que vous ajoutez de nouveaux documents ou corrigez les anciens, il est nécessaire de recalculer les embeddings de ces documents pour que la recherche reste pertinente.