Современные системы поиска и извлечения информации во многом зависят от технологии встраивания текстов в векторные пространства — так называемых эмбеддингов. Они позволяют преобразовывать запросы и документы в числовые представления, с помощью которых можно оценивать семантическую близость и находить релевантные ответы. Однако при возникновении неоднозначных запросов такие традиционные методы встраивания часто оказываются неэффективными. Здесь на помощь приходят instruction aware embeddings — эмбеддинги, учитывающие контекст и намерение пользователя, позволяющие существенно повысить качество поиска и устранить множество распространённых проблем. Важно понять, почему обычные эмбеддинги не справляются с настоящими реалиями запросов и как новые технологии делают поиск более точным и гибким.
Одной из распространённых проблем является так называемая коллапсация смыслов. К примеру, слово «яблоко» может означать всё что угодно — от акции компании Apple до фрукта или же актуальную модель iPhone. Простой эмбеддинг стремится упаковать всё многообразие значений в одну точку в пространстве векторов, что приводит к смешению тем и снижению точности. В реальном применении это превращается в выданные результаты, в которых одновременно смешаны инструкции как купить акцию, обзор техники и советы по выбору фруктов. Такая неоднозначность мешает пользователям быстро найти нужную информацию, создаёт путаницу и может значительно ухудшить впечатление от сервиса.
Приведём реальный пример из исследований компании Google Deep Research, демонстрирующий, насколько сложно собранный без контекста эмбеддинг справляется с запросом. Запрос касался презентации по «MCP серверу» с обсуждением его назначения, ограничений и технических вызовов. Результаты поиска вместо ожидаемой информации о протоколе управления моделью (Model Control Protocol) выдавали данные про Unisys ClearPath MCP — совершенно не относящийся к делу продукт. Этот случай наглядно показывает, что если модель не получает дополнительного контекста и не понимает задачу, она просто ориентируется на поверхностное сходство фраз и понятий. Ключевая причина упомянутых проблем — отсутствие чёткого контекстного сигнала в основе эмбеддингов.
Они работают так, будто нужно определить, какие документы звучат максимально похоже на запрос, но они не оснащены возможностями понимать, что именно пользователь желает узнать — финансовые данные, технические характеристики или информацию о покупке фруктов. В результате формируется размытый список ссылок с элементами всех этих тем, что ни к чему полезному не приводит. Компания Qwen разработала усовершенствованный эмбеддинг, умеющий принимать инструкции и задачи вместе с самим запросом, то есть instruction aware embeddings. Это позволяет модели сфокусироваться на конкретной теме и повысить релевантность выдачи. Возьмём пример с запросом «Я хочу купить яблоко».
При добавлении инструкции, например, «Данный запрос связан с покупкой фруктов», модель сразу начинает выдавать результаты о местах покупки, ценах и советах по выбору свежих яблок вместо информации о биржевых акциях или новинках техники. Таким образом, инструкция играет роль фильтра, направляющего поисковую систему в нужное русло. Проведённые эксперименты показывают существенные улучшения при использовании instruction aware embeddings. В частности, модель Qwen показала прирост схожести с правильным документом, связанных с покупкой акций, с 0.594 до 0.
743, а в сегменте покупки фруктов — с 0.604 до 0.680. При этом попытки добиться аналогичного эффекта, просто дописав инструкции в запросы на основе обычных моделей (например, OpenAI), не увенчались успехом, что подчёркивает необходимость обучения моделей с учётом дополнительных параметров и заданий. Если внедрение полностью instruction-aware модели по каким-то причинам затруднено, существует альтернативный способ — переписывание запросов.
В этой практике фокус смещается на подготовку текста вопроса либо через систему чата, запоминающую историю коммуникаций, либо через специализированные модули преобразования запросов. Например, вместо «Я хочу купить яблоко» клиент получает возможность автоматически преобразовывать запрос в «Где можно купить свежие яблоки в моём районе?», что само по себе даёт больше информации для модели и значительно улучшает поиск на основе традиционных эмбеддингов. Этот подход тоже может быть автоматизирован и внедрён постепенно, что актуально для команд с ограниченными ресурсами. Оптимальным может стать гибридный метод, который объединяет обе стратегии: переписывание запросов для быстрого эффекта и параллельная подготовка технической базы для использования instruction aware embeddings в будущем. Такой подход позволяет минимизировать риски и избежать резких изменений, при этом постепенно повышая качество поиска.
Особенно важна такая стратегия для крупных проектов с большой базой данных и разнообразными типами запросов. В дополнение к этим методам нельзя забывать про интерактивные решения. Обнаружение неоднозначных и слишком общих вопросов с запросом уточнений у пользователей — эффективный способ сократить ошибки и повысить удовлетворённость. Запросы к пользователю могут выглядеть естественно в рамках чат-ботов и прочих интерфейсов, что делает коммуникацию более прозрачной и продуктивной. Однако внедрение таких систем требует создания соответствующего пользовательского опыта и дополнительных разработок.
В конечном итоге, отсутствие контекста и понимания намерений — главная преграда для эффективных систем поиска. Instruction aware embeddings меняют парадигму поиска, делая его не просто поиском похожих текстов, а поиском с актуальным смыслом и конкретной целью. Внедрение таких решений позволяет избежать путаницы, снизить количество неполезных результатов и увеличить скорость нахождения нужной информации. Для специалистов и компаний, которые используют или разрабатывают системы поиска, особое значение приобретает аудит текущих механизмов и выявление случаев неоднозначности запросов. Этот анализ позволит определить узкие места и проложить дорожную карту по внедрению instruction aware технологий.
