Вопрос или проблема
Представьте, что у вас есть задача, где у вас есть запрос и набор документов с результатами, и вы хотите ранжировать документы с учетом запроса. Также предположим, что у вас есть векторные представления (эмбеддинги) для запроса и для документов. Что будет лучше: A) ранжировать документы в зависимости от схожести их эмбеддингов или B) обучить модель, которая принимает эмбеддинг запроса и эмбеддинг документа в качестве входных данных и предсказывает их релевантность, затем ранжировать по этому предсказанию?
Я обычно видел (и использовал) подход B, но на более детальном уровне – генерировать эмбеддинги для набора документов на уровне фрагмента, хранить эмбеддинги в векторной базе данных, а затем для каждого запроса генерировать эмбеддинг и использовать эмбеддинг запроса для нахождения топ-n самых схожих результатов в векторной базе данных.
Ответ или решение
Вопрос о том, использовать ли эмбеддинги текстов непосредственно для вычисления сходства или использовать их в качестве признаков для модели, прогнозирующей релевантность, является важным и зависит от конкретных условий вашей задачи.
Подход A: Прямое использование эмбеддингов для вычисления сходства
При этом подходе вы берёте эмбеддинги для запроса и документов и вычисляете их сходство, используя, например, косинусное расстояние или евклидово расстояние. Преимущества этого метода включают:
-
Простота и скорость: Этот метод достаточно прост в реализации; вы просто вычисляете схожесть и получаете ранжированный список. Кроме того, он требует меньше вычислительных ресурсов, чем обучение отдельной модели.
-
Прямое измерение сопоставимости: Если эмбеддинги хорошо отражают семантическое содержание, такой подход может эффективно идентифицировать релевантные документы.
Однако у этого подхода есть и недостатки:
-
Ограниченные возможности для обучения: Прямое вычисление сходства не позволяет вам корректировать представления документа и запроса в соответствии с вашей конкретной задачей или данными. Это может привести к неоптимальной производительности.
-
Чувствительность к качеству эмбеддингов: Если обучение эмбеддингов не учитывало контекст вашей задачи, результаты могут быть менее точными.
Подход B: Обучение модели на эмбеддингах
В этом подходе вы обучаете модель, которая принимает эмбеддинги запроса и документа в качестве входных данных и предсказывает релевантность. Преимущества этого подхода:
-
Адаптивность: Модель может быть обучена на специфических данных, что позволяет ей лучше улавливать шаблоны и зависимости между запросами и документами. Это может привести к более точным прогнозам.
-
Улучшение представлений: Вы можете использовать различные типы информации, такие как метаданные, историю взаимодействия пользователей и другие признаки, которые могут повысить качество предсказаний, добавляя новые уровни сложности.
-
Гибкость: Вы можете использовать различные архитектуры (например, глубокие нейронные сети) и методы (например, ансамбли моделей), чтобы улучшить качество предсказаний.
Тем не менее, существует и ряд рисков:
-
Сложность: Требуется больше времени и ресурсов на обучение модели. Это включает в себя выбор архитектуры, настройку гиперпараметров и исправление ошибок в процессе обучения.
-
Потребности в данных: Для эффективного обучения модели требуется большое количество данных, что может быть проблемой, если такие данные недоступны.
Заключение
Выбор между этими подходами зависит от конкретной ситуации:
-
Если у вас нет возможности собрать достаточное количество данных для обучения модели или вы стремитесь к быстрому прототипированию, может быть разумнее использовать подход A.
-
Если у вас имеются качественные данные и ресурсы для обучения модели, подход B может дать значительно лучшие результаты, особенно если ваша задача сложна и требует учета множества факторов.
В сложных сценариях может иметь смысл комбинировать оба подхода: использовать прямое вычисление сходства для первого этапа, а затем уточнять результаты с помощью модели для достижения наилучшей точности.