Text embeddings

Studie-opmerkingen: Semantic Search en Text Embeddings

RAG Pipeline (Na Chunk Extractie)

• Doel: Na het extraheren van tekstchunks, moet de pipeline de gebruikersvraag verwerken door relevante chunks te vinden.
• Proces: Het vinden van gerelateerde chunks is een zoekprobleem.
• Methode: De meest gebruikte implementatie is Semantic Search.

Text Embeddings

• Definitie: Een numerieke representatie van de betekenis die in een tekst is vastgelegd.
• Generatie: Embeddings worden gegenereerd door een Embedding Model.
• Output: Het model produceert een lange lijst van getallen (de embedding).
• Interpretatie: Elk getal in de embedding vertegenwoordigt een score van een bepaalde kwaliteit of aspect van de inputtekst (hoewel de exacte betekenis van elk getal vaak abstract is).

Implementatie en Tools

• Embedding Provider: Anthropic biedt momenteel geen embedding-generatie aan.
• Aanbevolen Provider: Voyage AI.
• Opzet: Vereist een aparte account en API-sleutel.
• Configuratie: De API-sleutel moet worden toegevoegd aan het . env bestand onder de variabele voyage_API_key.

Takeaways

• Semantic Search is de methode die wordt gebruikt in de RAG-pipeline om relevante tekstchunks te vinden.
• Text Embeddings zijn numerieke representaties die de betekenis van tekst vastleggen.
• Een Embedding Model genereert de embedding, wat resulteert in een lange lijst van getallen.
• Voor implementatie wordt Voyage AI aanbevolen; de API-sleutel moet in het . env bestand staan onder voyage_API_key.