Kas ir novecojušas embeddings un kā ar tiem cīnīties?

Stale embeddings — tas ir novecojuši vai neaktuāli vektoru attēlojumi datiem (piemēram, tekstiem), kas neatspoguļo pašreizējo modeļa stāvokli vai atjaunināto informāciju. Retrieval-Augmented Generation (RAG) un lielu valodu modeļu (LLM) kontekstā, novecojuši embeddings var samazināt meklēšanas un ģenerēšanas kvalitāti, jo meklēšana vektoru bazē sniegs nerelevantas vai novecojušas rezultātus.

Kā cīnīties ar novecojušiem embeddings:

1. Regulāri atjaunināt embeddings — pārskaitīt vektorus dokumentiem, kad dati mainās vai modelis tiek atjaunināts.
2. Inkrementāla atjaunināšana — pievienot jaunus embeddings un izņemt novecojušos bez pilnīgas bāzes pārveidošanas.
3. Versiju izmantošana — saglabāt embeddings versijas un izvēlēties aktuālās vaicājumu laikā.
4. Kvalitātes uzraudzība — sekot līdzi relevances metrikiem un atjaunināt embeddings, kad kvalitāte pasliktinās.

Piemērs: ja izmantojat embeddings meklēšanai dokumentu bazē un pievienojat jaunus dokumentus vai labojat vecos, ir nepieciešams pārskaitīt šo dokumentu embeddings, lai meklēšana paliktu aktuāla.