ਜਾਣੋ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤੇਜ਼ similarity ਖੋਜ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ, RAG ਚੈਟਬੋਟ, ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਹੋਰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਉਹ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦੇ ਮਤਲਬ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਲਫ਼ਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਸੋਚਿਆ, “ਜਵਾਬ ਇੱਥੇ ਹੀ ਹੈ—ਫਿਰ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਰਿਹਾ?”, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ keyword search ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀਆਂ। ਰਵਾਇਤੀ ਖੋਜ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਵੇਲੇ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਮਗਰੀ ਵਿਚ ਲਫ਼ਜ਼ ਮਿਲਦੇ ਹੋਣ।
Keyword search ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਿਲਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ ਵਜ਼ਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਸਤਹ 'ਤੇ ਸਬੰਧਿਤ ਦਿੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਉਹ ਸਫ਼ਾ ਜੋ ਵੱਖਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਹਤਰੀਨ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਗੁਆਚ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਇੱਕ help center ਵਿੱਚ ਆਲੇਖ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਸਿਰਲੇਖ “Pause or cancel your subscription.” ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਸರ್ಚ ਕਰਦਾ:
“stop my payments next month”
ਜੇ ਆਲੇਖ ਵਿੱਚ “stop” ਜਾਂ “payments” ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ keyword ਸਿਸਟਮ ਉਸਨੂੰ ਉੱਚ ਰੈਂਕ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ। ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਸਮਝਣ ਲਈ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਕਿ “stop my payments” ਅਤੇ “cancel subscription” ਕਹਿਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਹੇ ਆਲੇਖ ਸਿਖਰ ਤੇ ਲਿਆ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਅਰਥ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਸਮਗਰੀ ਅਤੇ ਕ੍ਵੈਰੀਆਂ ਨੂੰ “ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ” (ਉਹ ਨੰਬਰ ਜੋ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ) ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੱਖਾਂ ਤੱਕ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੋਜਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹੀ ਕੰਮ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਇਹ ਨੰਬਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਾਨ ਮੈਚਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਰਿਟਰੀਵ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵੀ ਤੁਰੰਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ।
ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਨੰਬਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਨਤਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ keywords ਨਾਲ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ (ਇੱਕ “ਵੇਕਟਰ”) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਮੂਲ ਮਤਲਬ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੋ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਰਥ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵੇਕਟਰ ਨਿਕਟ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਹੋਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਮਾਪੀ ਨਕਸ਼ੇ ਉੱਤੇ ਕੋਆਰਡੀਨੈਟ ਸਮਝੋ। ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਨੰਬਰ ਸਿੱਧੇ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦੇ—ਉਹ ਮਨੁੱਖ-ਮਿਤ੍ਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਇਸਦੇ ਵਿਹਾਰ ਵਿੱਚ ਹੈ: ਜੇ “cancel my subscription” ਅਤੇ “how do I stop my plan?” ਨੇ ਨੇੜਲੇ ਵੇਕਟਰ ਬਣਾਏ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਤ ਮੰਨ ਸਕਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਸ਼ਬਦ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਹੀ ਨਾ ਹੋਣ।
ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਹੀ ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ “ਇਮੇਜ ਨਾਲ ਖੋਜ”, “ਸਮਾਨ ਗੀਤ ਲੱਭੋ”, ਜਾਂ “ਇਸ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸੁਝਾਓ” ਵਰਗੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵੇਕਟਰ ਹੱਥੋਂ ਟੈਗ ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦੇ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਰਥ ਨੂੰ ਨੰਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪ੍ਰੈੱਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਕ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ (ਆਪਣੇ-host ਕੀਤੇ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਵਾਇਡਰ ਵੱਲੋਂ) ਵਿੱਚ ਭੇਜਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਹ ਇੱਕ ਵੇਕਟਰ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਉਹ ਵੇਕਟਰ ਮੁਲਕ ਸਮਗਰੀ ਅਤੇ ਮੈਟਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਜੋ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਤੁਸੀਂ ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਜਾਂ ਵਿਰਿਸ਼ਟ ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਮਹਿੰਗੇ (ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਧੀਮੇ) ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਸਸਤੇ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੋਮੇਨ ਭਾਸ਼ਾ, ਬਹੁਭਾਸ਼ੀ ਸਮੱਗਰੀ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਕ੍ਵੈਰੀਆਂ ਦੀ ਸੁਭਾਵਕਤਾ ਨੂੰ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੁੱਝ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪਰੀਖਿਆ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਲਭ ਸਕਣ।
ਇੱਕ ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਾਦੇ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਬਣਿਆ ਹੈ: “ਮਾਨਤਾ” (ਇੱਕ ਵੇਕਟਰ) ਨੂੰ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਪਛਾਣਨ, ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਜਿਆਦਾਤਰ ਰਿਕਾਰਡ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ:
doc_18492 ਜਾਂ UUID)ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ help-center ਆਲੇਖ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
kb_123{ \"title\": \"Reset your password\", \"url\": \"/help/reset-password\", \"tags\": [\"account\", \"security\"] }ਵੇਕਟਰ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਸਮਾਨਤਾ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। ID ਅਤੇ metadata ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Metadata ਦੋ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਵਧੀਆ metadata ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਅਰਥ ਰਿਟਰੀਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਗਲਤ ਸੰਦਰਭ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: 384, 768, 1024, ਅਤੇ 1536 ਪਰਿਮਾਣ ਆਮ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਪ ਨੂਕਸਾਨ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਰough ਸੰਕੇਤ: ਡਾਇਮੇੰਸ਼ਨ ਦੋਹਰਾ ਹੋਣ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਦੀ ਹੈ ਜਦ ਤਕ ਤੁਸੀਂ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਵਿਕਲਪ ਜਾਂ ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਮਤੁਲਨ ਨਾ ਕਰੋ।
ਅਸਲ ਡੈਟਾਸੈਟ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ “stale knowledge” ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਰੋਕੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਖੋਜ ਉੱਠਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਵੇਖਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਐਂਬੈਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ ਇੱਕ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: “ਇਸ ਕ੍ਵੈਰੀ ਵੇਕਟਰ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜਲੇ ਵੇਕਟਰ ਕਿਹੜੇ ਹਨ?” ਇਸਨੂੰ nearest-neighbor search ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਮੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਿਸਟਮ ਦੋ ਵੇਕਟਰਾਂ ਦੀ ਦੂਰੀ ਮਾਪ ਕੇ ਅਰਥ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਮਾਪੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਸੋਚੋ। ਜਦੋਂ ਯੂਜ਼ਰ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਦੀ ਕ੍ਵੈਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਉਹ ਆਈਟਮ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਿੰਦੂ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਹਨ—ਤੁਹਾਡੇ “nearest neighbors”। ਉਹ ਨੇਬਰ ਅਕਸਰ ਇਰਾਦਾ, ਵਿਸ਼ਾ, ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਹੀ-ਸਹੀ ਲਫ਼ਜ਼ ਨਾ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹੋਣ।
ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕੇ ਸਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲਈ ਟ੍ਰੇਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਸੁਝਾਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਰਤਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ।
ਇੱਕ exact search ਹਰ ਵੇਕਟਰ ਨੂੰ ਚੈੱਕ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਸੱਚੇ nearest neighbors ਲੱਭੇ ਜਾ ਸਕਣ। ਇਹ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਲੱਖਾਂ ਆਈਟਮਾਂ ਤੇ ਸਕੇਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਇਹ ਧੀਮੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜਿਆਦਾਤਰ ਸਿਸਟਮ approximate nearest neighbor (ANN) search ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ANN ਸਮਾਰਟ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਸਟਰੱਕਚਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ताकि ਖੋਜ ਦੀ ਰੇਂਜ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਨਤੀਜੇ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ “ਕਾਫੀ ਨੇੜਲੇ” ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼।
ANN ਲੋਕਪ੍ਰિય ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ:
ਇਹ ਟਿਊਨਿੰਗ ਹੀ ਹੈ ਜੋ ਵੇਕਟਰ ਸਰਚ ਨੂੰ ਅਸਲ ਐਪ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਬਨਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਜਵਾਬ ਤੇਜ਼ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਨਤੀਜੇ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਜੋਂ ਸੋਚਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਪਾਠ ਨੂੰ ਮਤਲਬ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਮਿਲਦਾ-ਜੁਲਦਾ ਮਤਲਬ ਲੱਭਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਸਵਾਲ ਲਿਖਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ: “How do I cancel my plan without losing data?”). ਸਿਸਟਮ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਇੱਕ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਲੰਗਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਵੇਕਟਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਲਫ਼ਜ਼ਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮਤਲਬ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਲੜੀ।
ਉਹ ਕ੍ਵੈਰੀ ਵੇਕਟਰ ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਚੋਂ “ਨੇੜਲੇ” ਵੇਕਟਰਾਂ ਦੀ similarity search ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਸਟਮ top-K ਮੈਚ ਰਿਟਰਨ ਕਰਦੇ ਹਨ: K ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਾਨ chunks/documents।
Similarity search ਤੇਜ਼ੀ ਲਈ optimise ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ top-K ਵਿੱਚ ਨੇੜਲੇ-ਮਿਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਰੀਰੈਂਕਰ ਦੂਜਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਕ੍वੈਰੀ ਅਤੇ ਹਰ ਉਮੀਦਵਾਰ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਇੱਕਠੇ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ relevance ਅਨੁਸਾਰ ਦੁਬਾਰਾ ਕ੍ਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਨੂੰ ਸੋਚੋ: ਵੇਕਟਰ ਖੋਜ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ shortlist ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਰੀਰੈਂਕਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗੀ ਤਰਤੀਬ ਚੁੰਨਦੀ ਹੈ।
ਅਖੀਰਕਾਰ, ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗੇ ਮੈਚ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਸਰਚ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ), ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕ AI ਸਹਾਇਕ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ RAG ਸਿਸਟਮ) ਨੂੰ “grounding” context ਵਜੋਂ ਭੇਜਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵర్కਫਲੋ ਆਪਣੀ ਐਪ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣੀ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋ타ਇਪ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਸਰਚ ਜਾਂ RAG ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ React ਫਰੰਟਐਂਡ ਅਤੇ Go/PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਜਦੋਂ retrieval pipeline (embedding → vector search → optional rerank → answer) ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ help center ਆਲੇਖ ਕਹਿੰਦਾ “terminate subscription” ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਖੋਜਦਾ “cancel my plan,” keyword search ਇਸਨੂੰ ਮਿਸ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ “cancel” ਅਤੇ “terminate” ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ।
ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਰਿਟਰੀਵ ਕਰੇਗੀ ਕਿਉਂਕਿ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਦੋਹਾਂ ਫਰੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਹੀ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਰੀਰੈਂਕਿੰਗ ਜੋੜੋ, ਅਤੇ ਸਿਖਰ ਨਤੀਜੇ ਬਹੁਤ ਵਾਰ ਕੇਵਲ “ਸਮਾਨ” ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਸਵਾਲ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਕਾਰਜਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਖਾਲੀ ਵੇਕਟਰ ਸਰਚ “ਅਰਥ” ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਯੂਜ਼ਰ ਹਰ ਵਾਰੀ ਅਰਥ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਖੋਜਦੇ। ਕਈ ਵਾਰੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹੀ-ਮਿਲਾਪ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਪੂਰਾ ਨਾਮ, SKU, ਇਨਵੌਇਸ ID, ਜਾਂ ਲੌਗ ਵਿੱਚੋਂ ਨਕਲ ਕੀਤਾ error ਕੋਡ। ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਰਚ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਸਿਗਨਲਾਂ (ਵੇਕਟਰ) ਨੂੰ ਲੈਕਸੀਕਲ ਸਿਗਨਲਾਂ (ਰਵਾਇਤੀ keyword search ਜਿਵੇਂ BM25) ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕ੍वੈਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਰੀਟਰੀਵ ਪਾਥਾਂ ਨੂੰ ਪੈਰਲੇਲ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ:
ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਉਹ ਉਮੀਦਵਾਰ ਨਤੀਜੇ ਇੱਕ ਹੀ ਰੈਂਕ ਕੀਤੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਰਚ ਟਾਈਮ 'ਤੇ ਚਮਕਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ “must-match” strings ਹੋਣ:
ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਸਰਚ अकेला ਵੱਧ-ਖ਼ੁਲ੍ਹੇ ਪੰਨੇ ਵਾਪਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; keyword search अकेਲਾ ਵੱਖਰੇ ਫਰੇਜ਼ ਵਾਲੀਆਂ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਮਿਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਦੋਹਾਂ ਅਤੇ ਦੋਹਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Metadata filters retrieval ਨੂੰ ਰੈਂਕਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ (ਜਾਂ ਉਸ ਦੇ ਨਾਲ) ਸੀਮਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, relevance ਅਤੇ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਫਿਲਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਜਿਆਦਾਤਰ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਵਿਕਾਰੀ ਸਮਿਸ਼੍ਰਣ ਵਰਤਦੇ ਹਨ: ਦੋਹਾਂ search ਚਲਾਉ, ਸਕੋਰ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ ਤੁਲਨਯੋਗ ਬਣਾਓ, ਫਿਰ ਵਜ਼ਨ ਲਗਾਓ (ਉਦਾਹਰਨ: “IDs ਲਈ keywords ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ”). ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੋਹਰੀ shortlist ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਰੀਰੈਂਕਿੰਗ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਨਿਯਮ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਕ੍ਰਮ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਫਿਲਟਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਉਪਸੈੱਟ ਰੈਂਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
Retrieval-Augmented Generation (RAG) LLM ਤੋਂ ਹੋਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਜਵਾਬ ਲੈਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਪੈਟਰਨ ਹੈ: ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰਿਟਰੀਵ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਜਵਾਬ ਜਨਰੇਟ ਕਰੋ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਵਜੋਂ) ਇੱਕ ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, spørgsmål ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ chunks ਰਿਟਰੀਵ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ LLM ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਪਾਸ ਕਰਦੇ ਹੋ।
LLMs ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਉਤਮ ਹਨ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੇ ਤੱਥ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਤਾਂ ਉਹ ਆਤਮ-ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਫ਼ਿਲ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਜ਼ਦੀਕੀ-ਅਰਥ वाले passages ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਨੋलेज ਬੇਸ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਆਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ prompt ਵਿੱਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ grounding ਮਾਡਲ ਨੂੰ “ਜਵਾਬ ਬਣਾਉ” ਤੋਂ “ਇਨ੍ਹਾਂ ਸ੍ਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰ ਅਤੇ ਸਮਝਾਓ” ਵੱਲ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਆਡੀਟ ਕਰਨਯੋਗ ਵੀ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ chunks ਰਿਟਰੀਵ ਕੀਤੇ ਗਏ ਤੇ ਚਾਹੇ ਤਾਂ citation ਵੀ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
RAG ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਵੱਧ chunking 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ flow ਨੂੰ ਸੋਚੋ:
User question → Embed question → Vector DB retrieve top-k chunks (+ optional metadata filters) → Build prompt with retrieved chunks → LLM generates answer → Return answer (and sources).
ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਰمیਅਨ ਵਿੱਚ “ਤੇਜ਼ ਮੈਮੋਰੀ” ਵਜੋਂ ਖੜਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਬੇਨਤੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਬੂਤ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਿਰਫ਼ ਸਰਚ ਨੂੰ “ਸਮਾਰਟ” ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ—ਉਹ ਉਤਪਾਦ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਲੋੜ ਵਰਨਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਨਤੀਜੇ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਯੂਜ਼ ਕੇਸ ਹਨ ਜੋ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਪੋਰਟ ਟੀਮਾਂ ਕੋਲ ਅਕਸਰ ਇੱਕ knowledge base, ਪੁਰਾਣੇ ਟਿਕਟ, ਚੈਟ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੋਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਪਰ keyword search synonyms, paraphrasing, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਵਰਣਨਾਂ ਨਾਲ ਜੂਝਦਾ ਹੈ।
ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਏਜੰਟ (ਜਾਂ chatbot) ਪਿਛਲੇ ਟਿਕਟ ਰਿਟਰੀਵ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹੀ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਲਫ਼ਜ਼ ਵੱਖਰੇ ਹੋਣ। ਇਹ ਰਿਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ, ਦੁਹਰਾਏ ਕੰਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ, ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਟੀਮ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਰੈਂਪ ਅੱਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ। ਵੇਕਟਰ ਖੋਜ ਨੂੰ metadata filters (product line, language, issue type, date range) ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਨਤੀਜੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਕਸਰ ਸਹੀ ਉਤਪਾਦ ਨਾਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ। ਉਹ “small backpack that fits a laptop and looks professional” ਵਰਗੀਆਂ ਇਰਾਦਿਆਂ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਉਹ ਪਸੰਦ, ਸ਼ੈਲੀ, ਕਾਰਜ, ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਇਕ ਮਨੁੱਖੀ ਸੇਲਜ਼ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਰਗੇ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਰੀਟੇਲ ਕੈਟਲੌਗ, ਟਰੈਵਲ ਲਿਸਟਿੰਗ, ਰੀਅਲ ਐਸਟੇਟ, ਜੌਬ ਬੋਰਡ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਲਈ ਵੀ ਵਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ semantic relevance ਨੂੰ structured constraints ਜਿਵੇਂ ਕੀਮਤ, ਆਕਾਰ, ਉਪਲਬਧਤਾ, ਜਾਂ ਟਿਕਾਣਾ ਨਾਲ ਵੀ ਮਿਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
“Find items like this” ਇੱਕ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਵੇਕਟਰ-ਡੇਟਾਬੇਸ ਫੀਚਰ ਹੈ। ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇਕ ਆਈਟਮ ਵੇਖਦਾ, ਇੱਕ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਦਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਵੇਖਦਾ, ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਸਮੱਗਰੀ ਰਿਟਰੀਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਮਾਨ ਮਤਲਬ ਜਾਂ ਲੱਛਣ ਰੱਖਦੀ ਹੈ—ਭਾਵੇਂ ਵਰਗ-ਅਨੁਸਾਰ ਨਹੀਂ।
ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ:
ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਵਿਕੀਜ਼, PDF, ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਤੇ ਸਹੀ ਸਰੋਤ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ (“What’s our reimbursement policy for conferences?”) ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਰੋਤ ਦਿਖਾਉਂਦੀ।
ਅਣ-ਮੁੜ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਪਰਮੀਸ਼ਨ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪਰਮੀਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨਾ ਲਾਜਮੀ ਹੈ—ਅਕਸਰ ਫਿਲਟਰ tenant, document owner, confidentiality level, ਜਾਂ ACL list 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਆਈਟਮ ਰਿਟਰੀਵ ਕਰ ਸਕੇ ਜੋ ਉਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਅਨੁਮਤ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਲੈ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਇਹੀ retrieval ਲੇਅਰ grounded Q&A ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਪੌਂਚਾਉਂਦੀ ਹੈ (RAG ਸੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ)।
ਇੱਕ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਸਿਸਟਮ ਉਸ pipeline ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਚੰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਉਸਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਸਮਾਂਤਰੀਤ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਖਰਾਬ chunking ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਐਡਿਟਾਂ ਦੇ ਬਾਅਦ ਕਦੇ re-embed ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੋਂਦੇ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਦੋਹਰਾਏ ਯੋਗ ਕ੍ਰਮ ਫਾਲੋ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
“Chunk” ਕਦਮ ਉਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ pipelines ਜਿੱਤ ਜਾਂ ਹਾਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ chunks ਮਤਲਬ dilute ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ; ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ context ਖੋ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕੁਦਰਤੀ ਸਟਰੱਕਚਰ (ਹੈਡਿੰਗ, ਪੈਰੇ, Q&A ਜੋੜੀਆਂ) ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ chunk ਕਰਨਾ ਅਤੇ continuity ਲਈ ਛੋਟਾ overlap ਰੱਖਣਾ।
ਸਮੱਗਰੀ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ—ਕਈ ਨੀਤੀਆਂ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੀਮਤਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਲੇਖ ਮੁੜ ਲਿਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ derived data ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ ਜੋ ਮੁੜ ਬਣਾਈ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਤਰੀਕੇ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵਧ ਕੇ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਵ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ multilingual embedding model (ਸਧਾਰਨ) ਜਾਂ per-language models (ਕਈ ਵਾਰੀ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ) ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੀਆਂ embeddings ਨੂੰ ਵਰਜਨ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: embedding_model=v3) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ A/B ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਕਰ ਸਕੋ ਬਿਨਾਂ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੋੜੇ।
ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ “ਚੰਗੀ” ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਫ਼ਰਕ ਮਾਪ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ relevance metrics ਅਤੇ speed targets ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਵਹਿਵਾਰ ਵਰਗੇ ਕ੍ਵੈਰੀਆਂ ਤੇ ਅੰਕਿਤ ਹੋਣ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇੱਕ ਛੋਟੀ metrics ਸੈਟ ਨਾਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਉੱਤੇ ਟਿਕੇ ਰਹੋ:
ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਬਣਾਉ:
ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਨੂੰ version ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਪਾਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕੋ।
ਆਫਲਾਈਨ metrics ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਭ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀਆਂ। A/B ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਹਲਕੀ ਸੰਕੇਤ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ:
ਇਸ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ relevance judgments ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ failure patterns ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ।
ਪਰਦਰਸ਼ਨ ਤਦ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ:
ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਦਲਾਅ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਪਣੀ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਓ, metric trends ਹਫਤਾਵਾਰ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ MRR/nDCG ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਘਟੋਤਰੀਆਂ ਜਾਂ p95 latency ਵਿੱਚ spike ਲਈ alerts ਸੈੱਟ ਕਰੋ।
ਵੇਕਟਰ ਖੋਜ ਇਹ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਰਿਟਰੀਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿ ਕੌਣ ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਜਾਂ RAG ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ chunk ਲੱਭ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਉਹ chunk ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ retrieval ਕਦਮ 'ਤੇ permissions ਅਤੇ privacy ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਿਯਮ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਯੂਜ਼ਰ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਰਿਟਰੀਵ ਕਰੇ ਜੋ ਉਹ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਐਪ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਲੁਕਾਉਣ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ—ਕਿਉਂਕਿ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸਮੱਗਰੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਟੋਰੇਜ ਬਾਊਂਡਰੀ ਨੂੰ ਛੱਡ ਚੁੱਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਤਰੀਕੇ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਕਈ ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ metadata-based filters (ਜਿਵੇਂ tenant_id, department, project_id, visibility) ਸਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ similarity search ਦੇ ਨਾਲ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਠੀਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਤੇ, ਇਹ retrieval ਦੌਰਾਨ permissions ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਾ: ਇਹ ਫਿਲਟਰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਅਤੇ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, client logic 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ। ਅਤੇ “role explosion” (ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਬੀਨੇਸ਼ਨ) ਨਾਲ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ permission ਮਾਡਲ ਜਟਿਲ ਹੈ, ਤਾਂ “effective access groups” ਪਹਿਲਾਂੋਂ ਕੈਂਪਿਊਟ ਕਰੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਲੱਗ authorization ਸੇਵਾ ਵਰਤੋ ਜੋ ਕ੍वੈਰੀ ਸਮੇਂ ਫਿਲਟਰ ਟੋਕਨ ਜਾਰੀ ਕਰੇ।
ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਮੂਲ ਪਾਠ ਤੋਂ ਅਰਥ encode ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਧਾ raw PII ਖੁਲਾਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ, ਪਰ ਜੋਖਮ ਵੱਧ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਤੱਥ ਲੱਭਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਵੇ)।
ਚੰਗੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ:
ਤੁਹਾਡੇ ਵੇਕਟਰ ਇੰਡੇਕਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ:
ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਜਾਦੂਈ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਸਬੰਧੀ ਚੌਕਸੀ ਦੇ।
ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ “plug-and-play” ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਿਰਾਸ਼ਾਵਾਂ ਆਂਦਰੇ ਚੋਣਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਤੁਹਾਡਾ chunking, ਜਿਹੜਾ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਤੁਸੀਂ ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਤਕ ਰੱਖਦੇ ਹੋ—ਇਹ ਸਭ ਫਰਕ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਖ਼ਰਾਬ chunking #1 ਕਾਰਨ ਹੈ ਅਣਉਚਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ। ਜੇ chunks ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਹਨ ਤਾਂ ਮਤਲਬ dilute ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਜੇ ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ ਹਨ ਤਾਂ context ਖੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਕਸਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ “ਇਹ ਸਹੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੱਭਿਆ ਪਰ ਗਲਤ ਪੈਸੇਜ,” ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ chunking ਰਣਨੀਤੀ ਮੁੜ ਵੇਖੋ।
ਗਲਤ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨਿਰੰਤਰ semantic mismatch ਵਜੋਂ ਦਿੱਸਦਾ ਹੈ—ਨਤੀਜੇ fluent ਹਨ ਪਰ off-topic। ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡੋਮੇਨ (ਕਾਨੂੰਨੀ, ਮੈਡੀਕਲ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ) ਲਈ ਉਚਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿਸਮ (ਟੇਬਲਾਂ, ਕੋਡ, ਬਹੁਭਾਸ਼ੀ ਟੈਕਸਟ) ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ।
ਸਕੇਲਡ ਡੇਟਾ stale ਹੋਣਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਭਰੋਸਾ ਗਾਇਬ ਕਰ ਦਿੰਦਾ: ਯੂਜ਼ਰ ਨਵੀਨਤਮ ਨੀਤੀ ਖੋਜਦਾ ਹੈ ਪਰ ਪਿਛਲੇ ਕਵਾਰਟਰ ਦਾ ਵਰਜਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸੋਸ ਡੇਟਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਅਤੇ metadata ਨੂੰ ਵੀ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ deletions ਅਸਲ ਵਿੱਚ delete ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ)।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਘੱਟ ਸਮੱਗਰੀ, ਘੱਟ ਕ੍वੈਰੀਆਂ, ਜਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਨ retrieval ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤਿਆਰ ਰਹੋ:
ਲਾਗਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰ ਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ vendors ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ document count, average chunk size, ਅਤੇ peak QPS ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਾਰਲ ਮਾਸਿਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਮੰਗੋ। ਕਈ ਸਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ indexing ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ spike ਦੌਰਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਛੋਟੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਨਾਲ ਉਹ ਵੇਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਫਿਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ:
ਸਹੀ ਚੋਣ ਨਵੀਂ ਇੰਡੈਕਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੌੜਣ ਨਾਲ ਘੱਟ ਸਬੰਧਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵੱਧ ਕਿ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਤਾਜ਼ਾ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰਮੀਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਧੇਗੀ ਤਿਵੇਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ?
Keyword search matches exact tokens. Semantic search matches meaning by comparing embeddings (vectors), so it can return relevant results even when the query uses different phrasing (e.g., “stop payments” → “cancel subscription”).
A vector database stores embeddings (arrays of numbers) plus IDs and metadata, then performs fast nearest-neighbor lookups to find items with the closest meaning to a query. It’s optimized for similarity search at large scale (often millions of vectors).
An embedding is a model-generated numeric “fingerprint” of content. You don’t interpret the numbers directly; you use them to measure similarity.
In practice:
Most records include:
Metadata enables two critical capabilities:
Without metadata, you can retrieve the right meaning but still show the wrong context or leak restricted content.
Common options are:
You should use the metric the embedding model was trained for; the “wrong” metric can noticeably degrade ranking quality.
Exact search compares a query to every vector, which becomes slow and expensive at scale. ANN (approximate nearest neighbor) uses indexes to search a smaller candidate set.
Trade-off you can tune:
Hybrid search combines:
It’s often the best default when your corpus includes “must-match” strings and natural-language queries.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) retrieves relevant chunks from your data store and supplies them as context to an LLM.
A typical flow:
Three high-impact pitfalls:
Mitigations include chunking by structure, versioning embeddings, and enforcing mandatory server-side metadata filters (e.g., , ACL fields).
title, url, tags, language, created_at, tenant_id)The vector powers semantic similarity; metadata makes results usable (filtering, access control, display).
tenant_id