Ваш RAG врёт? Проверьте эмбеддинги
Вы построили идеальный RAG-пайплайн. Использовали свежие модели — скажем, OpenAI text-embedding-3-large или Cohere Embed v4. Настроили чанкинг, подобрали ретривер. А система всё равно возвращает ерунду. Запрос "как настроить PostgreSQL репликацию" находит документы про настройку Wi-Fi роутера. Знакомо?
Проблема почти всегда в эмбеддингах. Эти многомерные векторы — чёрный ящик. Вы засовываете текст, получаете массив чисел. А что внутри? Как они распределены? Есть ли выбросы, которые ломают всю семантику?
Embedding Evaluator: стетоскоп для ваших векторов
Embedding Evaluator — это CLI-утилита с открытым исходным кодом, которая превращает абстрактные векторы в понятные метрики и графики. Не нужно писать скрипты для визуализации t-SNE или считать косинусные расстояния вручную. Всё в одной команде.
Установка проще некуда:
pip install embedding-evaluatorИли через GitHub, если хотите покопаться в коде.
Что она умеет делать (на самом деле полезного)
- Детекция выбросов — находит векторы, которые "убежали" от основной массы и портят поиск. Использует изоляционный лес и локальный фактор выброса (LOF).
- Визуализация кластеров — автоматически снижает размерность через UMAP или t-SNE и рисует scatter plot. Сразу видно, смешались ли темы или держатся отдельно.
- Когерентность внутри кластера — считает среднее косинусное расстояние внутри тематических групп. Если в кластере "юриспруденция" векторы разбросаны как попало — это тревожный звоночек.
- Сравнение моделей — загрузите эмбеддинги от разных моделей (например, от OpenAI и open-source альтернативы) и посмотрите, чьи кластеры чётче.
- JSON-отчёты — все метрики в структурированном виде для интеграции в CI/CD или мониторинг.
Как это выглядит на практике
Допустим, у вас есть датасет из 1000 документов по трём темам: IT, медицина, финансы. Вы сгенерировали эмбеддинги через какую-нибудь свежую модель вроде NVIDIA Nemotron-4 340B Embeddings (актуально на 2026 год).
Запускаете:
embedding-eval analyze \
--embeddings embeddings.npy \
--metadata metadata.csv \
--output-dir ./report \
--visualizeЧерез минуту получаете:
- HTML-отчёт с интерактивным графиком (можно покрутить, приблизить)
- JSON-файл с метриками: количество выбросов, средняя когерентность кластеров, распределение расстояний
- CSV-файл с помеченными выбросами — какие именно документы "сошли с ума"
Важный нюанс: инструмент не требует оригинальных текстов для базового анализа — только векторы и метаданные (метки тем). Это важно для работы с конфиденциальными данными, где нельзя выгружать тексты за пределы инфраструктуры.
А что с альтернативами? Есть же TensorBoard Projector и прочее
Да, есть. И все они неудобны для именно этой задачи.
| Инструмент | Проблема | Чем Embedding Evaluator лучше |
|---|---|---|
| TensorBoard Projector | Тяжёлый веб-интерфейс, нужно поднимать сервер, нет автоматической детекции выбросов | Работает из CLI, генерирует отчёт и закрывается. Идеально для автоматизации. |
| Ручные скрипты на sklearn + matplotlib | Каждый раз писать заново, нет стандартизированных метрик | Единый интерфейс, сравнимые метрики между разными запусками. |
| Встроенные метрики векторных БД (вроде Pinecone или Weaviate) | Привязаны к конкретной БД, показывают только общую статистику | Работает с любыми векторами из любого источника. Детальный анализ на уровне кластеров. |
Главное преимущество — Embedding Evaluator создан именно для отладки RAG, а не для общей визуализации. Автор явно наступал на те же грабли: непонятные результаты поиска, которые в итоге сводились к кривым эмбеддингам.
Кому это реально нужно? (Спойлер: почти всем)
Разработчикам production RAG-систем — для мониторинга дрейфа эмбеддингов. Модели эмбеддингов обновляются, их качество может незаметно деградировать. Добавьте проверку в пайплайн и спите спокойно.
Исследователям — для сравнения новых моделей эмбеддингов. Цифры из бумаг — это хорошо, но как модель ведёт себя на ваших данных? Визуализация кластеров покажет больше, чем любой BLEU score.
Командам, мигрирующим с одной векторной модели на другую — перед тем как переиндексировать миллионы документов, проверьте, что новая модель не смешает все темы в кашу. Статья "Эмбеддинги — слепое пятно RAG" как раз про эти риски.
Тем, кто строит семантический поиск по нишевым данным — если ваша предметная область специфична (юриспруденция, медицина, инженерия), общие модели эмбеддингов могут работать неидеально. Нужно вовремя заметить аномалии.
Ограничения (чтобы не было иллюзий)
Инструмент не волшебный. Он не исправит плохие эмбеддинги — только покажет, где проблема. Если ваша модель эмбеддингов изначально плохо понимает семантику вашего домена, кластеры будут смешанными, и это факт.
Также он требует метки тем для анализа когерентности кластеров. Если у вас полностью неразмеченные данные, часть функционала будет недоступна. Хотя визуализацию и детекцию выбросов всё равно получите.
И да, это CLI, а не GUI. Любителям кнопок и слайдеров может не понравиться. Хотя для GUI-отладки векторных БД есть другие инструменты.
Стоит ли попробовать? Однозначно
Потратьте 15 минут. Сгенерируйте эмбеддинги для небольшого тестового набора данных (хотя бы 200-300 документов) и запустите анализ. Даже если всё идеально — вы получите красивый отчёт для документации. А если найдутся проблемы — сэкономите часы отладки в будущем.
Особенно актуально сейчас, в 2026 году, когда появляется всё больше open-source моделей эмбеддингов с разным качеством. Не доверяйте слепо хайпу вокруг новой модели — проверьте, как она работает на ваших данных.
P.S. Если после анализа выяснится, что эмбеддинги в порядке, а RAG всё равно возвращает ерунду — значит, проблема в другом месте. Может быть, в чанкинге или ретривеве. Но хотя бы исключите один пункт из списка подозреваемых.
