Habr<p>Как выбрать embedding модель без датасета и исторических данных</p><p>С появлением больших языковых моделей тема векторного поиска обрела новое дыхание. Компании, которые хотят внедрить архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG), сталкиваются с вопросом: как выбрать эмбеддинги, которые будут работать эффективно именно с их данными? Выбор эмбеддинг-модели — это стратегически важное и долгосрочное решение, так как оно определяет качество поиска и производительность системы. Но этот выбор особенно сложно сделать на ранних этапах развития вашего проекта, когда данных для анализа ещё нет. При этом замена модели в будущем может оказаться дорогостоящей и ресурсозатратной. На первый взгляд, решение принять несложно — заходим на какой-нибудь популярный бенчмарк и берем модель с топа. Но успех на лидерборде не гарантирует аналогичных результатов в специфичных доменах, таких как финансы, медицина или e-com. Без собственного датасета или пользовательской истории выбор модели становится настоящей проблемой. В этой статье мы представим подходы к качественной оценке эмбеддинг-моделей, применимые даже при отсутствии данных, если вы работаете в специализированной предметной области. Мы рассмотрим несколько способов оценки поведения векторных представлений, которые помогут сделать информированный выбор с опорой на реалии вашего проекта.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/885196/" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/885196/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/embeddings" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>embeddings</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/nlp" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>nlp</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/python" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>python</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/retrieval" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>retrieval</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/ai" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>ai</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/rag" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>rag</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/retrieval_augmented_generation" class="mention hashtag" rel="tag">#<span>retrieval_augmented_generation</span></a></p>