Čo sú to zastarané embeddings a ako s nimi zaobchádzať?

Stale embeddings sú zastarané alebo neaktuálne vektorové reprezentácie dát (napríklad textov), ktoré neodrážajú aktuálny stav modelu alebo aktualizované informácie. V kontexte Retrieval-Augmented Generation (RAG) a veľkých jazykových modelov (LLM) môžu stale embeddings viesť k zníženiu kvality vyhľadávania a generovania, pretože vyhľadávanie v databáze vektorov bude vracať nerelevantné alebo zastarané výsledky.

Ako sa vysporiadať so stale embeddings:

1. Pravidelná aktualizácia embeddingov — prepočítanie vektorov pre dokumenty pri zmene dát alebo aktualizácii modelu.
2. Inkrementálna aktualizácia — pridávanie nových embeddingov a odstraňovanie zastaraných bez úplnej rekonštrukcie databázy.
3. Použitie verzií — ukladanie verzií embeddingov a výber aktuálnych pri dopytoch.
4. Monitorovanie kvality — sledovanie metrík relevantnosti a aktualizácia embeddingov pri zhoršení kvality.

Príklad: ak používate embeddingy na vyhľadávanie v databáze dokumentov a pridávate nové dokumenty alebo opravujete staré, je potrebné tieto embeddingy znovu vypočítať, aby vyhľadávanie zostalo relevantné.