Text embeddings

Studie-opmerkingen: RAG en Semantische Zoekopdrachten

RAG Pipeline & Zoeken

• Doel na Chunk-extractie: Wachten op een gebruikersvraag en relevante tekstchunks uit het bronbestand vinden.
• Probleemstelling: Het vinden van gerelateerde chunks is een zoekprobleem.
• Oplossing: De meest gebruikte methode is Semantische Zoekopdracht (Semantic Search).

Text Embeddings

• Definitie: Een Text Embedding is een numerieke representatie van de betekenis van een stuk tekst.
• Generatie: Embeddings worden gegenereerd door een Embedding Model (bijv. text-embedding-005).
• Structuur: Het resultaat is een lange lijst van getallen (de embedding).
• Bereik: De getallen binnen een embedding kunnen variëren van min één tot plus één.
• Interpretatie: Elk getal in de embedding vertegenwoordigt een score van een bepaalde kwaliteit of aspect van de invoertekst (hoewel de exacte betekenis van elk getal abstract is).

Implementatie (Technisch)

• Vereiste: Voor het genereren van embeddings wordt de Vertex SDK gebruikt (bijv. pip install google-genai).
• Proces: De SDK wordt gebruikt om een client te maken die toegang heeft tot het specifieke embedding model.

Takeaways

• RAG gebruikt Semantische Zoekopdracht om relevante tekstchunks uit bronbestanden te vinden.
• Een Text Embedding is een numerieke representatie van de betekenis van een stuk tekst.
• Embeddings worden gegenereerd door een specifiek Embedding Model.
• De getallen binnen een embedding variëren van min één tot plus één.
• De Vertex SDK is vereist voor de technische implementatie van het genereren van embeddings.