หลังจากการประกาศเปิดตัวโมเดลการฝังข้อความใหม่ของ Voyage AI ชุมชนเทคโนโลยีได้จุดประกายการสนทนาที่น่าสนใจเกี่ยวกับการนำไปใช้งานจริงและประโยชน์ของการจัดการหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ในโมเดลการฝังข้อความ แม้ว่าโมเดลใหม่จะมีความสามารถในการรองรับบริบทได้ถึง 32K โทเค็น นักพัฒนากำลังให้ความสนใจเป็นพิเศษในการทำความเข้าใจวิธีการใช้ประโยชน์จากความสามารถที่เพิ่มขึ้นนี้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเปรียบเทียบโมเดลฝังตัวที่สำคัญ:
- voyage-3: มิติ 1024, ความยาวบริบท 32K, ราคา $0.06 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
- voyage-3-lite: มิติ 512, ความยาวบริบท 32K, ราคา $0.02 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
- OpenAI v3 large: มิติ 3072, ความยาวบริบท 8K, ราคา $0.13 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
ทำความเข้าใจการแบ่งข้อความในช่วงท้าย
หนึ่งในหัวข้อที่มีการพูดถึงมากที่สุดในชุมชนคือแนวคิดเรื่องการแบ่งข้อความในช่วงท้าย ซึ่งเป็นวิธีการขั้นสูงในการจัดการหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ในโมเดลการฝังข้อความ แทนที่จะฝังเอกสารทั้งฉบับเป็นเวกเตอร์เดียว การแบ่งข้อความในช่วงท้ายนำเสนอวิธีการประมวลผลเอกสารที่ละเอียดกว่า
คุณไม่จำเป็นต้องลดบริบทที่ยาวให้เหลือเพียงเวกเตอร์การฝังข้อความเดียว แต่คุณสามารถคำนวณการฝังโทเค็นของบริบทที่ยาวแล้วรวมเข้าด้วยกันเป็นการฝังระดับประโยค ประโยชน์คือการฝังข้อความของแต่ละประโยคจะได้รับอิทธิพลจากประโยคอื่นๆ ทั้งหมดในบริบทนั้น
เทคนิคนี้ช่วยให้สามารถรักษาบริบทได้ดีขึ้น โดยเฉพาะเมื่อต้องจัดการกับการอ้างอิงและความสัมพันธ์ภายในข้อความ ตัวอย่างเช่น เมื่อเอกสารกล่าวถึง บริษัท การฝังข้อความสามารถจับความหมายได้ว่ากำลังอ้างถึงบริษัทใดโดยเฉพาะจากบริบทโดยรอบ
 |
|---|
| ภาพแสดงเชิงนามธรรมที่สะท้อนให้เห็นถึงความซับซ้อนของการแบ่งส่วนข้อมูลแบบล่าช้าในโมเดลการฝังตัว |
ความท้าทายในการนำไปใช้และวิธีแก้ปัญหา
นักพัฒนาหลายคนแสดงความสับสนเกี่ยวกับการนำการแบ่งข้อความในช่วงท้ายไปใช้งานจริง กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการทำงานในระดับที่ต่ำกว่า API การฝังข้อความทั่วไป แทนที่จะสร้างเวกเตอร์เดียวสำหรับข้อความนำเข้าทั้งหมด เทคนิคนี้ใช้ประโยชน์จากเวกเตอร์โทเค็นแต่ละตัวที่ถูกรวมเข้าด้วยกันโดยใช้กลยุทธ์ต่างๆ
ชุมชนเน้นย้ำว่าการแบ่งข้อความในช่วงท้ายทำงานร่วมกับการแบ่งข้อความเชิงความหมายได้เป็นอย่างดี ทำให้การแสดงเอกสารมีความสอดคล้องกันมากขึ้น การผสมผสานนี้สามารถนำไปใช้เป็นปัญหาการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มแบบไบนารีเพื่อหาขอบเขตการแบ่งที่เหมาะสมที่สุด โดยมีเครื่องมืออย่าง RAGLite ที่ให้ตัวอย่างการนำไปใช้งานจริง
ขั้นตอนการดำเนินการ Late Chunking:
- ประมวลผล token embeddings จากบริบทขนาดใหญ่
- รวม token เข้าด้วยกันเป็น sentence embeddings
- ใช้การแบ่งชั้นเชิงความหมายสำหรับการแบ่งส่วนเอกสาร
- ใช้การแสดงผลแบบหลายเวกเตอร์เพื่อปรับปรุงการค้นคืนข้อมูล
ประสิทธิภาพและการประยุกต์ใช้ในโลกจริง
ประสบการณ์จริงที่แบ่งปันโดยชุมชนแสดงให้เห็นถึงการพัฒนาที่สำคัญในคุณภาพการค้นคืนเมื่อนำเทคนิคขั้นสูงเหล่านี้ไปใช้ นักพัฒนาบางคนรายงานว่ามีการพัฒนาที่โดดเด่นในระบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) เมื่อใช้วิธีการฝังข้อความแบบใหม่นี้ โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิม
ในขณะที่เทคนิคขั้นสูงเหล่านี้มอบประสิทธิภาพที่ดีขึ้น แต่ก็มีการแลกเปลี่ยนระหว่างความเร็วในการประมวลผลและความแม่นยำ นักพัฒนาบางคนสังเกตว่าสามารถได้ผลลัพธ์ที่คล้ายกันโดยใช้การตอบคำถามด้วย LLM ก่อนการฝังข้อความ แม้ว่าวิธีนี้จะช้ากว่าแต่มีความยืดหยุ่นมากกว่า
หมายเหตุทางเทคนิค: RAG (Retrieval-Augmented Generation) เป็นเทคนิคที่เพิ่มประสิทธิภาพโมเดลภาษาโดยการค้นคืนข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ก่อนที่จะสร้างคำตอบ
 |
|---|
| ภาพนามธรรมที่แสดงถึงความสมดุลอันซับซ้อนระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุนในเทคนิคการฝังตัวขั้นสูง |