𝗣𝗲𝗻𝗰𝗮𝗿𝗶𝗮𝗻 𝗩𝗲𝗸𝘁𝗼𝗿 𝗧𝗶𝗱𝗮𝗸𝗹𝗮𝗵 𝗖𝘂𝗸𝘂𝗽 𝘂𝗻𝘁𝘂𝗸 𝗔𝗜 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗸𝘀𝗶
Pencarian vektor telah mengubah retrieval semantik. Anda melakukan embedding pada data, melakukan embedding pada kueri, dan menemukan tetangga terdekat. Ini menggantikan pencocokan kata kunci lama.
Namun, AI produksi membutuhkan lebih dari sekadar embedding yang serupa. Retrieval sedang beralih dari masalah pencarian tetangga menjadi masalah pemeringkatan dan pengambilan keputusan.
Sebuah prototipe dapat bekerja dengan vektor. Sistem produksi membutuhkan lebih dari itu.
Kueri pengguna yang sebenarnya membutuhkan hal-hal berikut secara bersamaan:
- Metadata terstruktur dan filter
- Aturan bisnis untuk meningkatkan atau menurunkan peringkat hasil
- Personalisasi berdasarkan riwayat pengguna
- Kesegaran data dan kontrol akses
- Model machine learning untuk pemeringkatan
Sebagian besar tim menyelesaikan masalah ini dengan menyatukan berbagai alat. Anda menghubungkan database vektor, mesin pencari, reranker, dan feature store.
Hal ini menimbulkan masalah:
- Setiap koneksi menambah latensi
- Setiap bagian membutuhkan operasionalnya sendiri
- Menjaga sinkronisasi data itu sulit
Vektor adalah array satu dimensi. Tensor adalah struktur multi-dimensi.
Tensor memungkinkan Anda menggabungkan dense embeddings, sparse features, dan metadata dalam satu kali proses. Anda dapat menghindari pipeline yang terfragmentasi.
Model baru seperti ColBERT menggunakan pendekatan multi-vektor. Mereka tidak mengompresi dokumen menjadi satu titik saja. Mereka mempertahankan detail pada tingkat token. Hal ini meningkatkan relevansi tetapi merusak database vektor lama.
Arsitektur tensor-native memperlakukan struktur ini sebagai prioritas utama. Mereka tidak memaksanya ke dalam bentuk vektor sederhana.
Jika Anda membangun pipeline RAG atau sistem rekomendasi, fragmentasi akan memperlambat Anda. Masalah ini akan semakin parah seiring pertumbuhan sistem Anda.
Ajukan pertanyaan-pertanyaan ini kepada diri Anda:
- Berapa banyak sistem yang disatukan dalam stack Anda?
- Berapa total anggaran latensi Anda?
- Bisakah infrastruktur Anda menangani model multi-vektor?
Baca detail selengkapnya dalam ringkasan GigaOm untuk membantu keputusan arsitektur Anda.
Source: https://dev.to/thegatewayguy/vector-search-got-you-started-production-ai-needs-tensors-41dl
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi