Czym są stare embeddings i jak sobie z nimi radzić?

Stare osadzenia to przestarzałe lub nieaktualne reprezentacje wektorowe danych (np. tekstów), które nie odzwierciedlają aktualnego stanu modelu lub zaktualizowanych informacji. W kontekście Retrieval-Augmented Generation (RAG) i dużych modeli językowych (LLM), stare osadzenia mogą prowadzić do obniżenia jakości wyszukiwania i generowania, ponieważ wyszukiwanie w bazie wektorów będzie zwracać nieistotne lub przestarzałe wyniki.

Jak radzić sobie ze starymi osadzeniami:

1. Regularna aktualizacja osadzeń — ponowne obliczanie wektorów dla dokumentów po zmianie danych lub aktualizacji modelu.
2. Aktualizacja inkrementalna — dodawanie nowych osadzeń i usuwanie starych bez pełnej przebudowy bazy.
3. Użycie wersjonowania — przechowywanie wersji osadzeń i wybieranie aktualnych podczas zapytań.
4. Monitorowanie jakości — śledzenie metryk trafności i aktualizacja osadzeń przy pogorszeniu jakości.

Przykład: jeśli używasz osadzeń do wyszukiwania w bazie dokumentów i dodajesz nowe dokumenty lub poprawiasz stare, konieczne jest ponowne obliczenie osadzeń tych dokumentów, aby wyszukiwanie pozostało trafne.