Kas yra stale embeddings ir kaip su jais kovoti?

Stale embeddings — tai pasenę arba neaktualūs vektoriniai duomenų reprezentacijos (pavyzdžiui, tekstai), kurie neatspindi dabartinės modelio būsenos arba atnaujintos informacijos. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ir didelių kalbos modelių (LLM) kontekste, pasenusios embeddings gali sumažinti paieškos ir generavimo kokybę, nes paieška vektorų bazėje grąžins nereikšmingus arba pasenusios rezultatus.

Kaip kovoti su pasenusiomis embeddings:

1. Reguliariai atnaujinti embeddings — perskaičiuoti vektorius dokumentams, kai keičiasi duomenys arba atnaujinamas modelis.
2. Inkrementinis atnaujinimas — pridėti naujus embeddings ir pašalinti pasenusios be visos bazės rekonstravimo.
3. Naudoti versijas — saugoti embeddings versijas ir pasirinkti aktualias užklausų metu.
4. Kokybės stebėjimas — stebėti atitikties metrikas ir atnaujinti embeddings, kai kokybė blogėja.

Pavyzdys: jei naudojate embeddings paieškai dokumentų bazėje ir pridėjote naujus dokumentus arba pataisėte senus, būtina iš naujo apskaičiuoti šių dokumentų embeddings, kad paieška liktų aktuali.