חיפוש וקטורי אינו מספיק עבור AI בסביבת ייצור
חיפוש וקטורי שינה את אופן השליפה הסמנטית. אתה מבצע embedding לנתונים, embedding לשאילתה, ומוצא שכנים. הוא החליף את התאמת מילות המפתח הישנה.
אך AI בסביבת ייצור זקוק ליותר מאשר embeddings דומים. השליפה עוברת מבעיית "שכנים" לבעיה של דירוג וקבלת החלטות.
אב-טיפוס עובד עם וקטורים. מערכת ייצור דורשת יותר.
שאילתת משתמש אמיתית זקוקה לדברים הבאים בו-זמנית:
- מטא-דאטה מובנה ופילטרים
- חוקים עסקיים להעלאה (boost) או הורדה (demote) של תוצאות
- פרסונליזציה המבוססת על היסטוריית המשתמש
- רעננות נתונים ובקרת גישה
- מודלים של למידת מכונה לדירוג
רוב הצוותים פותרים זאת על ידי חיבור של כלים שונים. אתה מחבר מסד נתונים וקטורי, מנוע חיפוש, reranker ומאגר מאפיינים (feature store).
זה יוצר בעיות:
- כל חיבור מוסיף שיהוי (latency)
- כל חלק זקוק לתפעול (operations) משלו
- שמירה על סנכרון הנתונים היא משימה קשה
וקטורים הם מערכים חד-ממדיים. טנזורים (Tensors) הם מבנים רב-ממדיים.
טנזורים מאפשרים לך לשלב dense embeddings, מאפיינים דלילים (sparse features) ומטא-דאטה במעבר אחד. כך נמנעת בניית pipeline מקוטע.
מודלים חדשים כמו ColBERT משתמשים בגישות מרובות-וקטורים. הם אינם דוחסים מסמך לנקודה אחת. הם שומרים על פרטים ברמת ה-token. זה משפר את הרלוונטיות אך שובר מסדי נתונים וקטוריים ישנים.
ארכיטקטורות Tensor-native מתייחסות למבנים אלו כעדיפות עליונה. הן אינן מכריחות אותם להיכנס לצורות וקטוריות פשוטות.
אם אתם בונים RAG pipelines או מערכות המלצה, הפיצול (fragmentation) יאט אתכם. המצב מחמיר ככל שאתם צומחים.
שאלו את עצמכם את השאלות הבאות:
- כמה מערכות "מודבקות" זו לזו ב-stack שלכם?
- מה תקציב השיהוי (latency) הכולל שלכם?
- האם התשתית שלכם יכולה להתמודד עם מודלים מרובי-וקטורים?
קראו את הפרטים המלאים בדו"ח של GigaOm כדי לסייע בקבלת החלטות ארכיטקטוניות.