Простыми словами
Обычный поиск ищет слова: «возврат товара» найдёт страницы со словами «возврат» и «товар». Но если клиент спросит «как вернуть деньги за покупку», слова не совпадут, хотя смысл тот же. Поиск по эмбеддингам поймёт связь.
Модель превращает каждую фразу в вектор из сотен или тысяч чисел. Близкие по смыслу фразы получают близкие векторы, и их можно сравнить математически.
Как это работает
Сначала документы базы знаний нарезают на фрагменты и для каждого вычисляют вектор, который сохраняют в векторной базе. Когда приходит вопрос, его тоже превращают в вектор и находят ближайшие фрагменты.
Найденные фрагменты передают языковой модели вместе с вопросом, и она формулирует ответ на их основе. Эта схема называется RAG.
Зачем это бизнесу
Эмбеддинги позволяют создавать умный поиск по сайту, внутренней документации, каталогу товаров и обращениям клиентов. Они лежат в основе рекомендаций «похожие товары» и классификации заявок по темам.
Для бизнеса главное — качество источника. Если документы устарели или противоречат друг другу, поиск будет находить неверные фрагменты, как бы хорошо ни работала технология.
Что важно учесть
Нарезка на фрагменты влияет на качество: слишком короткие теряют контекст, слишком длинные размывают смысл. Подбор параметров проверяют на реальных вопросах клиентов.
Пример из практики
Компания по продаже стройматериалов в Актобе подключила к ассистенту каталог и документы поставщиков. Благодаря поиску по смыслу бот находил нужный товар по запросам вроде «чем утеплить баню», хотя в каталоге такого слова не было.
Частые ошибки
- Загружать в базу устаревшие документы
- Нарезать текст без учёта смысла
- Не обновлять векторную базу после изменений
- Не проверять поиск на реальных вопросах
- Забывать про права доступа к документам