Co jsou embeddingy ve vyhledávání pomocí AI?

Porozumění embeddingům ve vyhledávání pomocí AI

Embeddingy jsou matematické reprezentace dat převedené do číselných vektorů, které zachycují sémantický význam a vztahy. V kontextu AI vyhledávání embeddingy transformují složité informace jako text, obrázky nebo dokumenty do formátu, který mohou modely strojového učení efektivně zpracovat. Tyto vektory existují ve vícerozměrném prostoru, kde jsou podobné položky umístěny blíže u sebe, což odráží jejich sémantické vztahy. Tato základní technologie pohání to, jak moderní AI vyhledávače jako ChatGPT, Perplexity a další generátory AI odpovědí rozumí dotazům a získávají relevantní informace z rozsáhlých znalostních bází.

Hlavním účelem embeddingů je překlenout propast mezi lidským jazykem a strojovým porozuměním. Když ve vyhledávači s AI hledáte informace nebo se na něco ptáte, váš dotaz je převeden na embedding—číselnou reprezentaci, která zachycuje význam vašich slov. Systém AI pak porovná tento embedding dotazu s embeddingy dokumentů, článků nebo jiného obsahu ve své znalostní bázi, aby našel nejvíce sémanticky podobné a relevantní výsledky. Tento proces probíhá v milisekundách, což umožňuje rychlé získávání informací, které pohání AI generované odpovědi.

Jak embeddingy fungují v AI systémech

Embeddingy fungují tak, že kódují sémantické informace do vektorů čísel, obvykle o stovkách až tisících rozměrů. Každý rozměr vektoru reprezentuje různé aspekty významu, kontextu nebo vlastností původních dat. Například v embeddingu textu může jeden rozměr zachycovat, zda se slovo týká technologií, jiný může reprezentovat sentiment a další úroveň formálnosti. Krása tohoto přístupu spočívá v tom, že sémanticky podobný obsah vytváří embeddingy, které jsou vektorově matematicky blízko u sebe.

Proces vytváření embeddingů zahrnuje trénování neuronových sítí, zejména modelů založených na transformerech, na velkých datech textu nebo obrázků. Tyto modely se učí rozpoznávat vzorce a vztahy v datech a postupně rozvíjejí schopnost numericky reprezentovat význam. Moderní embeddingové modely jako Sentence-BERT (SBERT), OpenAI text-embedding-ada-002 a Universal Sentence Encoder byly speciálně doladěny pro úlohy sémantické podobnosti. Dokážou zpracovávat celé věty nebo odstavce a generovat embeddingy, které přesně odrážejí sémantický obsah, nejen jednotlivá slova.

Když AI vyhledávač obdrží váš dotaz, použije stejný embeddingový model, jaký byl použit pro embedding obsahu znalostní báze. Tato konzistence je zásadní—použití různých embeddingových modelů pro dotazy a pro uložené dokumenty by vedlo k nevyrovnaným vektorům a špatné přesnosti vyhledávání. Systém pak provede hledání podobnosti výpočtem vzdálenosti mezi embeddingem vašeho dotazu a všemi uloženými embeddingy, obvykle pomocí metrik jako kosinová podobnost. Dokumenty s embeddingy nejblíže vašemu dotazu jsou vráceny jako nejrelevantnější výsledky.

Role embeddingů v Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je technika, která kombinuje velké jazykové modely s externími znalostními bázemi a embeddingy jsou pro tento proces naprosto zásadní. V RAG systémech embeddingy umožňují komponentě vyhledávání nalézt relevantní dokumenty nebo pasáže ze znalostní báze před tím, než jazykový model vygeneruje odpověď. Tento přístup umožňuje AI systémům poskytovat přesnější, aktuálnější a oborově specifické informace, než jaké by dokázaly vygenerovat pouze z trénovacích dat.

V typickém workflow RAG, když položíte otázku, systém nejprve převede váš dotaz na embedding. Poté vyhledává ve vektorové databázi obsahující embeddingy všech dostupných dokumentů nebo pasáží. Systém načte dokumenty s embeddingy nejpodobnějšími vašemu dotazu a poskytne jazykovému modelu relevantní kontext. Jazykový model pak tento kontext využije k vygenerování přesnější a informovanější odpovědi. Tento dvoufázový proces—vyhledání a poté generování—výrazně zvyšuje kvalitu a spolehlivost AI generovaných odpovědí.

Embeddingové modely a jejich použití

Různé typy dat vyžadují různé přístupy k embeddingu. U textových dat se v moderních AI systémech staly standardem embeddingy na úrovni vět. Sentence-BERT generuje vysoce kvalitní embeddingy díky doladění BERTu speciálně pro úlohy sémantické podobnosti, přičemž zachycuje význam celých vět, nikoliv jen jednotlivých slov. Modely embeddingů od OpenAI vytvářejí embeddingy vhodné pro různé délky textu, od krátkých dotazů až po dlouhé dokumenty. Tyto modely byly trénovány na miliardách textových příkladů, což jim umožňuje chápat jemné sémantické vztahy v různých oborech i jazycích.

U obrazových dat vytvářejí modely jako CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) embeddingy, které reprezentují vizuální vlastnosti a sémantický obsah. CLIP je obzvlášť silný, protože slaďuje vizuální a textové informace ve společném embeddingovém prostoru, což umožňuje multimodální vyhledávání – například hledat obrázky pomocí textových dotazů nebo naopak. Tato schopnost je stále důležitější, jak se AI vyhledávače stávají více multimodálními a zpracovávají nejen text, ale i obrázky, videa a další typy médií.

U audio dat generují embeddingy modely hlubokého učení jako Wav2Vec 2.0, které zachycují vyšší úroveň sémantického obsahu, což je činí vhodnými pro hlasové vyhledávání a AI aplikace založené na zvuku. Pro grafová data a strukturované vztahy vytvářejí embeddingy techniky jako Node2Vec a Graph Convolutional Networks, které zachovávají sousedství v síti a vztahy. Volba embeddingové techniky závisí na konkrétním typu dat a požadavcích AI aplikace.

Sémantické vyhledávání a porovnávání podobnosti

Jednou z nejsilnějších aplikací embeddingů je sémantické vyhledávání, které jde daleko za jednoduché porovnání klíčových slov. Tradiční vyhledávače hledají přesné shody slov, ale sémantické vyhledávání rozumí významu slov a nachází výsledky na základě konceptuální podobnosti. Když v AI vyhledávači hledáte “nejlepší restaurace v okolí”, systém nehledá pouze stránky obsahující přesně tato slova. Místo toho chápe, že hledáte stravovací podniky ve vašem okolí a vrací relevantní výsledky na základě sémantického významu.

Embeddingy umožňují toto sémantické porozumění tím, že reprezentují význam jako matematické vztahy ve vektorovém prostoru. Dva dokumenty mohou používat zcela odlišná slova, ale vyjadřovat podobné myšlenky—jejich embeddingy si přesto budou vektorově blízko. Tato schopnost je zvlášť cenná v AI vyhledávání, protože umožňuje najít relevantní informace i tehdy, když se použitá terminologie liší. Například dotaz na “přepravu vozidel” najde výsledky o “autech” a “automobilech”, protože tyto koncepty mají podobné embeddingy, i když se slova liší.

Efektivita sémantického vyhledávání pomocí embeddingů je pozoruhodná. Místo porovnání dotazu s každým dokumentem slovo po slově provede systém jeden matematický výpočet porovnání vektorů. Moderní vektorové databáze používají pokročilé indexovací techniky jako Approximate Nearest Neighbor (ANN) search s algoritmy jako HNSW (Hierarchical Navigable Small World) a IVF (Inverted File Index), které činí tato vyhledávání extrémně rychlá i při hledání mezi miliardami embeddingů.

Vektorové databáze a ukládání

Jak AI systémy zpracovávají stále větší objemy dat, efektivní ukládání a správa embeddingů je naprosto klíčová. Vektorové databáze jsou specializované databáze určené přímo pro ukládání a vyhledávání vícerozměrných vektorů. Mezi oblíbené vektorové databáze patří Pinecone, která nabízí cloudovou architekturu s nízkou latencí, Weaviate, open source řešení s GraphQL a RESTful API, a Milvus, škálovatelná open source platforma podporující různé indexovací algoritmy.

Tyto databáze používají optimalizované datové struktury a algoritmy pro rychlé vyhledávání podobností napříč miliony nebo miliardami embeddingů. Bez specializovaných vektorových databází by hledání mezi embeddingy bylo neúnosně pomalé. Vektorové databáze implementují sofistikované indexovací techniky, které snižují čas vyhledávání z lineárního (porovnání každého embeddingu) na logaritmický či téměř konstantní čas. Kvnatizace je další důležitá technika využívaná ve vektorových databázích, kdy jsou vektory komprimovány pro snížení nároků na úložiště a zrychlení výpočtů, i když za cenu mírné ztráty přesnosti.

Škálovatelnost vektorových databází je zásadní pro moderní AI vyhledávače. Podporují horizontální škálování pomocí shardingu a replikace, což umožňuje pracovat s obrovskými datovými objemy rozprostřenými napříč více servery. Některé vektorové databáze podporují inkrementální aktualizace, což umožňuje přidávat nové dokumenty do znalostní báze bez nutnosti kompletně přeindexovat všechna stávající data. Tato schopnost je klíčová pro AI vyhledávače, které potřebují být neustále aktuální s novými informacemi.

Příprava dat pro embeddingy

Než lze data embedovat a využít v AI vyhledávacích systémech, musejí být správně připravena. Tento proces zahrnuje extrakci, kuraci a dělení na bloky. Nestrukturovaná data jako PDF, Word dokumenty, e-maily a webové stránky je nutné nejprve analyzovat a extrahovat z nich text a metadata. Kurace dat zajišťuje, že extrahovaný text přesně odráží původní obsah a je vhodný pro generování embeddingů. Dělení na bloky rozděluje dlouhé dokumenty na menší, kontextově smysluplné části—což je klíčové, protože embeddingové modely mají limit délky vstupu a menší bloky často vedou k přesnějšímu vyhledání než celé dokumenty.

Kvalita přípravy dat přímo ovlivňuje kvalitu embeddingů a přesnost výsledků AI vyhledávání. Pokud jsou dokumenty děleny na příliš malé části, ztrácí se důležitý kontext. Pokud jsou bloky příliš velké, mohou obsahovat irelevantní informace, které ředí sémantický signál. Efektivní strategie dělení zachovávají tok informací a zároveň zajišťují, že každý blok je dostatečně zaměřený, aby mohl být přesně vyhledán. Moderní platformy většinu tohoto předzpracování automatizují, extrahují informace z různých formátů, čistí data a formátují je pro generování embeddingů.

Obohacení metadaty je dalším důležitým aspektem přípravy dat. Extrakce a uchování metadat jako názvy dokumentů, autoři, datum nebo zdrojové informace pomáhá zlepšit přesnost vyhledávání a umožňuje AI systémům poskytovat lepší citace a kontext. Když AI vyhledávač načítá informace k zodpovězení vaší otázky, bohatá metadata mu umožňují přesně uvést, odkud informace pocházejí, což zvyšuje transparentnost a důvěryhodnost AI generovaných odpovědí.