Embeddingi

Embeddingi: fundament wyszukiwania semantycznego i RAG

Embeddingi zamieniają treść na wektory, dzięki czemu system może szukać po znaczeniu, a nie po słowach kluczowych. Ich jakość bezpośrednio wpływa na trafność odpowiedzi modelu.

Plan wdrożenia embeddingów

1. Zaprojektuj segmentację dokumentów i politykę aktualizacji indeksu.
2. Dobierz model embeddingów pod język i typ treści.
3. Przetestuj trafność retrieval na pytaniach krytycznych biznesowo.
4. Wdróż monitoring driftu danych i regularną reindeksację.

Co najczęściej psuje jakość

• Zły chunking dokumentów i brak metadanych kontekstowych.
• Brak wersjonowania indeksu przy zmianach treści.
• Niewystarczające testy trafności po aktualizacjach.

Powiązane zasoby i kolejne kroki

• Wybór vector database
• RAG w praktyce
• Evals jakości retrieval
• Kalkulator context window