Walaupun Google mempromosikan model Gemini Embedding untuk menggerakkan sistem retrieval-augmented generation (RAG), semakin ramai pembangun mempersoalkan sama ada pendekatan berasaskan embedding tradisional masih merupakan penyelesaian terbaik. Perbincangan komuniti mendedahkan peralihan ketara ke arah kaedah carian berasaskan alat yang mungkin menawarkan hasil yang lebih baik dengan kerumitan yang kurang.
Jurang Antara Pemasaran dan Realiti
Pengumuman Google mengenai keupayaan Gemini Embedding telah mencetuskan perdebatan tentang apa yang dimaksudkan dengan memasukkan terus ke dalam memori kerja model. Realitinya lebih biasa daripada apa yang dicadangkan oleh pemasaran. Embeddings berfungsi dengan menukar teks kepada vektor berangka yang boleh disimpan dalam pangkalan data vektor untuk carian kesamaan. Apabila pertanyaan masuk, sistem mencari vektor yang serupa dan menyuapkan teks asal kembali kepada model bahasa - bukan embeddings itu sendiri.
Proses ini melibatkan pembahagian dokumen kepada bahagian yang lebih kecil, menghasilkan embeddings untuk setiap bahagian, menyimpannya dalam pangkalan data vektor, dan kemudian menggunakan carian kesamaan untuk mendapatkan semula teks yang berkaitan. Pada mana-mana masa pun, embeddings tidak benar-benar memasuki memori model secara langsung.
Dimensi Embedding Matryoshka:
- Lalai: 3072 dimensi
- Saiz yang disyorkan: 768, 1536, 3072
- Minimum berkesan: 256 dimensi
- Faedah: Mengurangkan kos penyimpanan dan pengambilan yang lebih pantas dengan kehilangan prestasi yang minimum
Carian Berasaskan Alat Mendapat Tempat
Trend ketara yang muncul daripada perbincangan pembangun ialah peralihan ke arah pendekatan carian berasaskan alat. Daripada mengira embeddings terlebih dahulu dan menyimpannya dalam pangkalan data vektor, pembangun memberikan model bahasa akses terus kepada alat carian seperti ripgrep atau enjin carian teks penuh.
Pendekatan ini menawarkan beberapa kelebihan. Model bahasa moden telah menjadi cukup canggih untuk menyesuaikan corak carian mereka secara dinamik, mencari variasi seperti dog OR canine di mana kesamaan vektor mungkin terlepas sambungan. Persediaan juga jauh lebih mudah - pembangun mengelakkan kerumitan memilih strategi pembahagian, menguruskan penyimpanan embedding, dan mengekalkan pangkalan data vektor dalam memori.
Mendapatkan embeddings berfungsi memerlukan banyak kerja: anda perlu memutuskan strategi pembahagian, kemudian menjalankan embeddings, kemudian memutuskan cara terbaik untuk menyimpannya untuk pengambilan pantas.
Perbandingan RAG vs Carian Berasaskan Alat:
| Aspek | RAG Tradisional | Carian Berasaskan Alat |
|---|---|---|
| Kerumitan Persediaan | Tinggi (pembahagian, pembenaman, pangkalan data vektor) | Rendah (integrasi alat langsung) |
| Penskalaan | Linear dengan pembenaman | Polinomial dengan operasi carian |
| Penyelenggaraan | Memerlukan kemas kini model berkala | Penyelenggaraan berterusan yang minimum |
| Prestasi | Boleh diramal, dioptimumkan untuk persamaan | Dinamik, corak carian yang boleh menyesuaikan diri |
 |
|---|
| Antara muka aplikasi pemesejan moden ini menggambarkan kesederhanaan dan keberkesanan kaedah carian berasaskan alat yang dibincangkan dalam perenggan |
Prestasi dan Pertimbangan Praktikal
Perbandingan prestasi antara RAG berasaskan embedding dan carian berasaskan alat mendedahkan pertukaran yang menarik. Pendekatan berasaskan alat mungkin mempunyai kos pengiraan yang lebih tinggi setiap pertanyaan, berskala dengan bilangan dokumen sasaran dan operasi carian. Sistem RAG tradisional menawarkan penskalaan linear yang lebih boleh diramal tetapi memerlukan pelaburan awal yang ketara dalam infrastruktur dan penalaan.
Untuk koleksi dokumen yang lebih kecil, carian berasaskan alat sering terbukti lebih praktikal. Walau bagaimanapun, apabila berurusan dengan jutaan dokumen, beberapa bentuk pengindeksan carian menjadi perlu tanpa mengira pendekatan yang dipilih.
 |
|---|
| Hab Operasi Klinikal menggambarkan pertimbangan prestasi dalam menguruskan data dalam pelbagai senario aplikasi, menekankan kecekapan praktikal dalam pengendalian dokumen |
Cabaran Pemansuhan
Isu yang sering diabaikan dengan perkhidmatan embedding berasaskan awan ialah kitaran pemansuhan yang agresif. Pengguna Google Cloud Platform melaporkan perlu memproses semula data mereka melalui model embedding baharu kira-kira setiap 12 bulan kerana model lama dimansuhkan. Ini mewujudkan kos berterusan dan overhed penyelenggaraan yang tidak dijangka oleh banyak organisasi.
Model embedding sumber terbuka seperti Nomic dan model Qwen3 yang baru dikeluarkan menawarkan lebih kawalan ke atas jadual waktu pemansuhan, membolehkan organisasi menghos model mereka sendiri dan menaik taraf mengikut jadual mereka sendiri.
Penanda Aras Prestasi Pembenaman Gemini:
- Penemuan undang-undang Everlaw : ketepatan 81% (berbanding Voyager 84%, OpenAI 73%)
- Analisis kewangan Recop : peningkatan skor F1 sebanyak 1.9% berbanding text-embedding-004
- Sokongan kesihatan Mindlid : kadar penarikan balik top-3 sebanyak 80% dengan latensi median 420ms
Kesimpulan
Landskap embedding berkembang dengan pantas, dengan carian berasaskan alat muncul sebagai alternatif yang menarik kepada pendekatan RAG tradisional. Walaupun embeddings masih mempunyai tempatnya, terutamanya untuk aplikasi berskala besar, kesederhanaan dan keberkesanan kaedah carian berasaskan alat moden menjadikannya semakin menarik untuk banyak kes penggunaan. Pilihan antara pendekatan akhirnya bergantung kepada keperluan khusus mengenai skala, toleransi kerumitan, dan pertimbangan penyelenggaraan jangka panjang.
Rujukan: Gemini Embedding: Powering RAG and context engineering