Wat zijn verouderde embeddings en hoe ga je ermee om?

Stale embeddings zijn verouderde of niet-actuele vectorrepresentaties van gegevens (bijvoorbeeld teksten) die niet de huidige staat van het model of de bijgewerkte informatie weergeven. In de context van Retrieval-Augmented Generation (RAG) en grote taalmodellen (LLM) kunnen verouderde embeddings leiden tot verminderde kwaliteit van zoekopdrachten en generaties, omdat zoeken in de vectorenbank irrelevante of verouderde resultaten oplevert.

Hoe om te gaan met verouderde embeddings:

1. Regelmatige update van embeddings — herbereken de vectoren voor documenten wanneer gegevens veranderen of het model wordt bijgewerkt.
2. Incrementele update — voeg nieuwe embeddings toe en verwijder verouderde zonder de hele database te herstructureren.
3. Gebruik van versies — sla versies van embeddings op en kies de actuele bij zoekopdrachten.
4. Kwaliteitsmonitoring — houd relevantiemetingen bij en update embeddings bij verslechtering.

Voorbeeld: als je embeddings gebruikt voor zoeken in een documentenbank en nieuwe documenten toevoegt of oude corrigeert, moet je de embeddings van deze documenten opnieuw berekenen om de relevantie van de zoekopdracht te behouden.