YandexGPT Embeddings — Query

Суть

Модель эмбеддингов Yandex AI Studio преобразует текстовый поисковый запрос в векторное представление. Это компонент поиска: модель возвращает вектор, а не готовый ответ или сгенерированный текст. Для сопоставления запросов с материалами её используют вместе с вариантом эмбеддингов, предназначенным для документов.

Сильные стороны

Разделение кодирования запроса и документа позволяет применять специализированные модели на двух сторонах поиска. Вектор запроса можно сравнивать с векторами документов, чтобы находить материалы по смысловой близости, а не только по совпадению слов. Такой подход помогает искать релевантный фрагмент, даже если формулировки запроса и документа различаются.

Типовые сценарии

• Семантический поиск по базе знаний, каталогу или коллекции документов.
• Поиск контекста для RAG-систем: запрос преобразуется в вектор, по нему отбираются подходящие фрагменты, которые затем передаются отдельной генеративной модели.
• Поиск по документам, предварительно закодированным парной моделью для текстов документов.

Ограничения

Модель сама не выполняет поиск по коллекции, не ранжирует найденные результаты и не формирует ответ пользователю: для этого нужна поисковая инфраструктура и последующие компоненты. Для сопоставления следует использовать совместимую модель эмбеддингов документов; произвольное смешивание векторов разных моделей может сделать сравнение некорректным. Каталог указывает текстовый ввод и векторный выход; длина контекста и дополнительные возможности здесь не заявлены.