[Dúvida] Impacto da dimensionalidade dos embeddings (n) na qualidade dos retrievers e como comparar modelos com dimensões muito diferentes

Olá, Yuri! Tudo bem?

Sua pergunta é muito interessante e aborda aspectos importantes sobre a dimensionalidade dos embeddings e sua influência em sistemas de recuperação de informação. Vamos abordar suas dúvidas ponto a ponto:

1. Influência da Dimensionalidade (n): Aumentar a dimensionalidade dos embeddings pode, de fato, aumentar a capacidade semântica, mas também traz desafios, como maior custo de armazenamento e processamento. Na prática, existe um ponto em que mais dimensões não resultam em melhorias significativas na precisão ou recall, podendo até introduzir "ruído". Isso é conhecido como "overfitting semântico". Em geral, é importante testar diferentes dimensões para encontrar um equilíbrio entre performance e custo, considerando o contexto do seu projeto.

2. Comparação de Modelos com Dimensões Diferentes: Quando se trata de comparar embeddings de diferentes dimensões, é importante utilizar métricas que avaliem a eficácia do sistema de recuperação, como recall@k ou MRR, em vez de apenas visualizações. Se você deseja visualizar, técnicas como PCA ou UMAP podem ser usadas, mas tenha em mente que cada técnica tem suas limitações. Alinhar vetores com métodos como Procrustes ou CCA antes de projeções pode ajudar a manter a fidelidade, mas a comparação quantitativa através de métricas é geralmente mais confiável.

3. Fidelidade do UMAP/PCA: Ambas as técnicas têm suas vantagens e desvantagens. PCA é linear e preserva a variância global, enquanto UMAP preserva a estrutura local. Ao interpretar plots, é importante lembrar que essas transformações podem distorcer relações entre diferentes espaços de embeddings. Evite concatenar embeddings de diferentes dimensões sem uma transformação adequada, pois isso pode levar a comparações inválidas.

4. Trade-off Prático: Encontrar o equilíbrio entre custo/latência e qualidade envolve testar diferentes configurações e medir o desempenho com métricas relevantes para o seu caso de uso. Além das métricas de recuperação, considere também a latência e o custo por query, especialmente em ambientes de produção. Modelos menores como MiniLM podem ser mais rápidos e econômicos, mas talvez não ofereçam a mesma qualidade que modelos maiores como Gemini.

Espero ter ajudado. Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Fico à disposição.

Abraços e bons estudos!

Olá, Rafaela! Tudo ótimo, e espero que com você também.

Muito obrigado pela resposta tão detalhada e bem estruturada. Você abordou exatamente os pontos que estavam me deixando mais em dúvida e conseguiu organizar minhas ideias de uma forma muito clara.

A sua confirmação sobre o "overfitting semântico" foi ótima, pois dá um nome claro ao fenômeno que eu estava tentando descrever. E a sua ênfase em priorizar métricas quantitativas (recall@k, MRR) sobre a visualização para uma comparação justa é a orientação prática que eu precisava. É muito fácil se perder tentando alinhar as visualizações com PCA/UMAP, lendo sua orientação, percebi um caminho muito mais robusto a seguir.

Com base na sua orientação, nos próximos cursos e projetos, vou focar em montar um pipeline de avaliação para comparar os modelos usando o mesmo dataset e queries, medindo não só o recall, mas também a latência e o custo, como você sugeriu.

Ajudou demais! Agradeço muito a você e ao apoio do Fórum.

Um grande abraço!