Глоссарий
Латентное пространство: где живут векторы смысла
Коротко: Латентное пространство это внутреннее векторное представление данных в нейросети: токен, картинка или запрос превращаются в точку многомерного пространства, где близость координат означает близость смысла. Эмбеддеры проектируют тексты и изображения в общее пространство, поэтому семантический поиск сводится к поиску соседей по вектору. Качество поиска определяется не метрикой расстояния, а тем, насколько пространство организовано под задачу, и это проверяется замером на своём наборе, а не на глаз.
Для практика в термине два следствия. Первое: расстояния в пространстве не абсолютны, «похоже» означает «близко в этой конкретной геометрии», и у другого эмбеддера та же пара документов встанет иначе. Второе: дообучение или смена версии эмбеддера сдвигает все точки сразу, поэтому векторную базу после смены модели пересобирают целиком.
Мы это прочувствовали на поиске по скриншотам: текстовый запрос и изображение ложатся в общее пространство только если оба прошли через один и тот же энкодер, и замер на своих данных сразу показывает, годится ли геометрия под задачу.