Embeddingi i bazy wektorowe po ludzku (z testem po polsku)

👁 117 przeczytań

Embedding to zamiana tekstu na listę liczb (wektor), w której teksty o podobnym znaczeniu dostają podobne liczby. Baza wektorowa przechowuje takie wektory i szybko znajduje te najbliższe pytaniu. Na tym stoi wyszukiwanie „po znaczeniu”, RAG i pamięć agentów AI. Poniżej tłumaczę to bez matematyki i pokazuję test dwóch darmowych modeli embeddingów na polskich zdaniach i polskich ustawach: jeden znalazł właściwy przepis w 8 przypadkach na 10, drugi w 4. Tekst jest częścią ścieżki Agenci AI od zera.

Embedding, prostymi słowami

Wyobraź sobie mapę, na której każde zdanie jest punktem. Zdania o kaucji za mieszkanie leżą blisko siebie, zdania o urlopie trochę dalej, a zdania o pogodzie na drugim końcu mapy. Embedding to współrzędne zdania na takiej mapie. Różnica jest taka, że mapa nie ma dwóch wymiarów, tylko kilkaset albo ponad tysiąc.

Tak wygląda początek embeddingu zdania „Ile wynosi kaucja za wynajem mieszkania?” z modelu bge-m3:

[-0.0375, 0.0463, -0.0196, -0.0042, 0.0015, ... ]   (razem 1024 liczby)

Pojedyncze liczby nic nie znaczą. Znaczenie ma odległość między wektorami. Najczęściej liczy się ją jako podobieństwo cosinusowe: 1 to identyczny kierunek (to samo znaczenie), okolice 0 to brak związku.

Test na pięciu zdaniach

Porównałem zdanie „Ile wynosi kaucja za wynajem mieszkania?” z czterema innymi. Dobry model powinien uznać za najbliższe zdanie o tym samym sensie, nawet jeśli używa innych słów albo innego języka.

bge-m3 ułożył zdania dokładnie tak, jak zrobiłby to człowiek: tłumaczenie najbliżej, potem parafraza, potem „kaucja za butelki”, a urlop najdalej. nomic-embed-text uznał pytanie o urlop za najbardziej podobne do pytania o kaucję, a angielskie tłumaczenie za najmniej. To model trenowany głównie na angielskim i po polsku łapie raczej budowę zdania („Ile wynosi… / Ile dni…”) niż jego sens.

Test na polskich ustawach

W tekście RAG krok po kroku zbudowałem wyszukiwarkę po Kodeksie pracy, ustawie o ochronie praw lokatorów i ustawie o prawach pacjenta (920 fragmentów). Zadałem 10 pytań potocznym językiem i sprawdziłem, na którym miejscu wyników pojawia się właściwy artykuł.

* Karta była w czasie pomiaru obciążona innym zadaniem, więc czasy traktuj orientacyjnie. Na wolnej karcie oba modele są szybsze.

Ostatni wiersz jest równie ważny jak trafność. W bge-m3 pytanie o prędkość na autostradzie (brak w ustawach) dostało najwyższe podobieństwo 0,43, wyraźnie niżej niż trafne fragmenty. Można więc ustawić próg i odpowiadać „nie wiem” bez pytania modelu. W nomic-embed-text wszystko ma podobieństwo około 0,7 i takiego progu nie da się ustawić.

Co to jest baza wektorowa

Baza wektorowa to miejsce, w którym trzymasz embeddingi razem z tekstem i metadanymi (plik, numer artykułu, data) i które umie szybko znaleźć najbliższe wektory. Przy małych zbiorach wystarczy zwykła tablica w numpy: moje 920 wektorów to 8,5 MB, a przeszukanie ich to jedno mnożenie macierzy. Bazę bierzesz, gdy:

• masz setki tysięcy fragmentów i liczenie wszystkiego naraz robi się wolne;
• chcesz filtrować wyniki po metadanych („tylko Kodeks pracy”, „tylko dokumenty z 2026 roku”);
• dokumenty często dochodzą i nie chcesz przeliczać całego indeksu;
• z wyszukiwarki korzysta wiele osób naraz.

Sprawdziłem, że Chroma 1.5.9 zwraca dla moich danych dokładnie te same wyniki co numpy. Baza wektorowa nie poprawia trafności, poprawia wygodę i skalę. Trafność zależy od modelu embeddingów i od tego, jak potniesz tekst.

Jak wybrać model embeddingów do polskiego

1. Wybierz model wielojęzyczny. Z darmowych lokalnych sprawdziłem bge-m3 i dobrze radzi sobie z polskim.
2. Zbuduj mały zestaw testowy: 10-20 pytań, do których znasz właściwy fragment. Bez tego wybór modelu to zgadywanie.
3. Mierz „czy właściwy fragment jest w pierwszej piątce”, bo właśnie tyle fragmentów zwykle dostaje model w RAG.
4. Sprawdź rozrzut podobieństw dla pytań spoza tematu. Duża różnica oznacza, że da się ustawić próg „nie wiem”.
5. Pamiętaj o prefiksach: nomic-embed-text wymaga dopisku search_query: przed pytaniem i search_document: przed dokumentem. Bez nich wyniki są jeszcze gorsze.

Embeddingi oferują też API w chmurze (OpenAI, Google, Mistral, Cohere). Płacisz wtedy za tokeny, a dokumenty wysyłasz do dostawcy. Jak liczyć tokeny i koszt, opisuje tekst o tokenach.

Gdzie embeddingi przydają się poza RAG

• Wyszukiwarka w sklepie albo bazie wiedzy, która rozumie „buty na deszcz” jako „obuwie wodoodporne”.
• Wykrywanie duplikatów zgłoszeń, pytań na forum albo artykułów.
• Grupowanie opinii klientów w tematy bez ręcznego tagowania.
• Pamięć agenta: agent zapisuje wnioski jako embeddingi i przy nowym zadaniu wyszukuje podobne sytuacje z przeszłości. Przykłady agentów: Agent AI: 12 przykładów.

Najczęstsze pytania

Embedding co to jest w jednym zdaniu?

Lista liczb opisująca znaczenie tekstu, dzięki której komputer może porównywać teksty po sensie, a nie po słowach.

Czym się różni embedding od tokenu?

Token to kawałek tekstu (część słowa), na które model dzieli tekst. Embedding to wektor opisujący znaczenie całego fragmentu. Model embeddingów najpierw dzieli tekst na tokeny, a potem zamienia je na jeden wektor.

Czy embeddingi trzeba liczyć na karcie graficznej?

Nie, małe modele działają też na procesorze, tylko wolniej. bge-m3 zajmował u mnie 664 MB pamięci karty, więc zmieści się na prawie każdej karcie z ostatnich lat.

Czy mogę mieszać embeddingi z różnych modeli?

Nie. Każdy model ma własną „mapę”. Pytanie musi być zamienione na wektor tym samym modelem co dokumenty. Po zmianie modelu trzeba przeliczyć cały indeks.

Baza wektorowa czy zwykła baza danych?

Zwykła baza szuka po słowach i wartościach, wektorowa po znaczeniu. Najlepsze wyniki daje często połączenie obu (wyszukiwanie hybrydowe), bo słowa kluczowe łapią nazwy własne i numery, a wektory parafrazy.

Ile kosztują embeddingi?

Lokalnie nic poza prądem. W API to jedne z najtańszych zapytań do modeli AI, zwykle ułamki dolara za milion tokenów. Aktualne ceny sprawdzaj w cenniku dostawcy.

Źródła i data sprawdzenia

• bge-m3 i nomic-embed-text w bibliotece Ollamy (sprawdzone 4.10.2026).
• Dokumentacja Chroma.
• Pomiary: mój komputer (RTX 4090, Windows 11, Ollama 0.35.1), 4 października 2026, 14:30-15:00.