O que são embeddings desatualizadas e como lidar com elas?

Embeddings desatualizados são representações vetoriais de dados (por exemplo, textos) que estão desatualizadas ou não refletem o estado atual do modelo ou informações atualizadas. No contexto de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e grandes modelos de linguagem (LLM), embeddings desatualizados podem levar a uma diminuição na qualidade da busca e geração, pois a busca na base de vetores retornará resultados irrelevantes ou desatualizados.

Como lidar com embeddings desatualizados:

1. Atualização regular dos embeddings — recalcular os vetores para os documentos quando os dados mudarem ou o modelo for atualizado.
2. Atualização incremental — adicionar novos embeddings e remover os antigos sem reconstruir toda a base.
3. Uso de versões — armazenar versões dos embeddings e selecionar as atuais nas consultas.
4. Monitoramento de qualidade — acompanhar métricas de relevância e atualizar os embeddings quando a qualidade diminuir.

Exemplo: se você usa embeddings para busca em uma base de documentos e adiciona novos documentos ou corrige os antigos, é necessário recalcular os embeddings desses documentos para manter a relevância na busca.