Menyusul pengumuman model embedding baru dari Voyage AI, komunitas teknologi telah memicu diskusi menarik tentang implementasi praktis dan manfaat penanganan jendela konteks besar dalam model embedding. Sementara model baru ini memiliki kemampuan konteks token mencapai 32K, para pengembang sangat tertarik untuk memahami cara memanfaatkan kemampuan yang diperluas ini secara efektif.
Perbandingan Model Embedding Utama:
- voyage-3: 1024 dimensi, panjang konteks 32K, $0,06 per 1 juta token
- voyage-3-lite: 512 dimensi, panjang konteks 32K, $0,02 per 1 juta token
- OpenAI v3 large: 3072 dimensi, panjang konteks 8K, $0,13 per 1 juta token
Memahami Late Chunking
Salah satu topik yang paling banyak dibahas dalam komunitas berpusat pada konsep late chunking, sebuah pendekatan canggih untuk menangani jendela konteks besar dalam model embedding. Alih-alih hanya menyematkan seluruh dokumen sebagai vektor tunggal, late chunking menawarkan pendekatan yang lebih bernuansa untuk pemrosesan dokumen.
Anda tidak harus mereduksi konteks panjang menjadi satu vektor embedding. Sebaliknya, Anda dapat menghitung embedding token dari konteks panjang dan kemudian menggabungkannya menjadi embedding kalimat. Manfaatnya adalah setiap embedding kalimat dipengaruhi oleh semua kalimat lain dalam konteks tersebut.
Teknik ini memungkinkan pelestarian konteks yang lebih baik, terutama ketika berhadapan dengan referensi dan hubungan dalam teks. Misalnya, ketika sebuah dokumen menyebutkan Perusahaan, embedding dapat menangkap perusahaan spesifik yang dirujuk berdasarkan konteks di sekitarnya.
 |
|---|
| Representasi abstrak yang menggambarkan kerumitan late chunking dalam model embedding |
Tantangan Implementasi dan Solusi
Banyak pengembang mengungkapkan kebingungan tentang implementasi praktis late chunking. Prosesnya melibatkan kerja di tingkat yang lebih rendah daripada API embedding tipikal. Alih-alih menghasilkan satu vektor untuk seluruh string input, teknik ini memanfaatkan vektor token individual yang kemudian digabungkan menggunakan berbagai strategi.
Komunitas menekankan bahwa late chunking berpasangan sangat baik dengan semantic chunking, memungkinkan representasi dokumen yang lebih kohesif. Kombinasi ini dapat diimplementasikan sebagai masalah pemrograman integer biner untuk menemukan batas chunk optimal, dengan tools seperti RAGLite yang menyediakan implementasi praktis.
Langkah-langkah Implementasi Late Chunking:
- Memproses embedding token dari konteks yang luas
- Menggabungkan token menjadi embedding kalimat
- Menerapkan chunking semantik untuk pembagian dokumen
- Memanfaatkan representasi multi-vektor untuk meningkatkan pengambilan data
Kinerja dan Aplikasi Dunia Nyata
Pengalaman praktis yang dibagikan oleh komunitas menunjukkan peningkatan signifikan dalam kualitas pengambilan saat mengimplementasikan teknik-teknik canggih ini. Beberapa pengembang melaporkan peningkatan yang signifikan dalam sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation) menggunakan pendekatan embedding yang lebih baru ini, terutama bila dibandingkan dengan metode tradisional.
Meskipun teknik-teknik canggih ini menawarkan kinerja yang lebih baik, mereka juga menghadirkan trade-off antara kecepatan pemrosesan dan akurasi. Beberapa pengembang mencatat bahwa efek serupa dapat dicapai menggunakan tanya jawab berbasis LLM sebelum embedding, meskipun pendekatan ini cenderung lebih lambat tetapi lebih fleksibel.
Catatan Teknis: RAG (Retrieval-Augmented Generation) adalah teknik yang meningkatkan model bahasa dengan mengambil informasi relevan dari basis pengetahuan sebelum menghasilkan respons.
Sumber Kutipan: voyage-3 & voyage-3-lite: A new generation of small yet mighty general-purpose embedding models
 |
|---|
| Gambaran abstrak yang melambangkan keseimbangan rumit antara kinerja dan biaya dalam teknik embedding tingkat lanjut |