Sementara Google mempromosikan model Gemini Embedding untuk mendukung sistem retrieval-augmented generation (RAG), semakin banyak developer yang mempertanyakan apakah pendekatan berbasis embedding tradisional masih merupakan solusi terbaik. Diskusi komunitas mengungkapkan pergeseran signifikan menuju metode pencarian berbasis tool yang mungkin menawarkan hasil lebih baik dengan kompleksitas yang lebih rendah.
Kesenjangan antara Marketing dan Realita
Pengumuman Google tentang kemampuan Gemini Embedding telah memicu perdebatan tentang apa yang sebenarnya dimaksud dengan memasukkan langsung ke dalam memori kerja model. Realitanya lebih biasa dari yang disarankan oleh marketing. Embeddings bekerja dengan mengonversi teks menjadi vektor numerik yang dapat disimpan dalam database vektor untuk pencarian kesamaan. Ketika query masuk, sistem menemukan vektor yang serupa dan memberikan teks asli kembali ke model bahasa - bukan embeddings itu sendiri.
Prosesnya melibatkan pemotongan dokumen menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, menghasilkan embeddings untuk setiap bagian, menyimpannya dalam database vektor, dan kemudian menggunakan pencarian kesamaan untuk mengambil teks yang relevan. Pada titik mana pun, embeddings tidak benar-benar masuk ke dalam memori model secara langsung.
Dimensi Embedding Matryoshka:
- Default: 3072 dimensi
- Ukuran yang direkomendasikan: 768, 1536, 3072
- Minimum efektif: 256 dimensi
- Keuntungan: Mengurangi biaya penyimpanan dan pengambilan data yang lebih cepat dengan kehilangan performa yang minimal
Pencarian Berbasis Tool Mendapat Momentum
Tren yang menonjol dari diskusi developer adalah pergeseran menuju pendekatan pencarian berbasis tool. Alih-alih menghitung embeddings terlebih dahulu dan menyimpannya dalam database vektor, developer memberikan akses langsung kepada model bahasa ke tool pencarian seperti ripgrep atau mesin pencarian full-text.
Pendekatan ini menawarkan beberapa keuntungan. Model bahasa modern telah menjadi cukup canggih untuk menyesuaikan pola pencarian mereka secara dinamis, mencari variasi seperti dog OR canine di mana kesamaan vektor mungkin melewatkan koneksi. Pengaturannya juga jauh lebih sederhana - developer menghindari kompleksitas memilih strategi chunking, mengelola penyimpanan embedding, dan menjaga database vektor dalam memori.
Membuat embeddings berfungsi membutuhkan banyak pekerjaan: Anda perlu memutuskan strategi chunking, kemudian menjalankan embeddings, lalu memutuskan cara terbaik untuk menyimpannya agar dapat diambil dengan cepat.
Perbandingan RAG vs Pencarian Berbasis Tool:
| Aspek | RAG Tradisional | Pencarian Berbasis Tool |
|---|---|---|
| Kompleksitas Setup | Tinggi (chunking, embedding, vector DB) | Rendah (integrasi tool langsung) |
| Scaling | Linear dengan embeddings | Polinomial dengan operasi pencarian |
| Maintenance | Diperlukan update model secara berkala | Maintenance berkelanjutan minimal |
| Performa | Dapat diprediksi, dioptimalkan untuk similarity | Dinamis, pola pencarian yang adaptif |
 |
|---|
| Antarmuka aplikasi pesan modern ini mencontohkan kesederhanaan dan efektivitas metode pencarian berbasis alat yang dibahas dalam paragraf |
Pertimbangan Performa dan Praktis
Perbandingan performa antara RAG berbasis embedding dan pencarian berbasis tool mengungkapkan trade-off yang menarik. Pendekatan berbasis tool mungkin memiliki biaya komputasi yang lebih tinggi per query, dengan skala sesuai jumlah dokumen target dan operasi pencarian. Sistem RAG tradisional menawarkan skala linear yang lebih dapat diprediksi tetapi memerlukan investasi awal yang signifikan dalam infrastruktur dan tuning.
Untuk koleksi dokumen yang lebih kecil, pencarian berbasis tool sering terbukti lebih praktis. Namun, ketika berurusan dengan jutaan dokumen, beberapa bentuk indeksasi pencarian menjadi diperlukan terlepas dari pendekatan yang dipilih.
 |
|---|
| Hub Operasi Klinis mengilustrasikan pertimbangan kinerja dalam mengelola data di berbagai skenario aplikasi, menekankan efisiensi praktis dalam penanganan dokumen |
Tantangan Deprecation
Masalah yang sering diabaikan dengan layanan embedding berbasis cloud adalah siklus deprecation yang agresif. Pengguna Google Cloud Platform melaporkan perlu memproses ulang data mereka melalui model embedding baru sekitar setiap 12 bulan karena model lama mengalami deprecation. Ini menciptakan biaya berkelanjutan dan overhead pemeliharaan yang tidak diantisipasi oleh banyak organisasi.
Model embedding open-source seperti Nomic dan model Qwen3 yang baru dirilis menawarkan kontrol lebih besar atas timeline deprecation, memungkinkan organisasi untuk meng-host model mereka sendiri dan melakukan upgrade sesuai jadwal mereka sendiri.
Benchmark Performa Embedding Gemini:
- Penemuan hukum Everlaw : akurasi 81% (vs Voyager 84%, OpenAI 73%)
- Analisis keuangan Recop : peningkatan skor F1 1,9% dibanding text-embedding-004
- Dukungan kesehatan Mindlid : tingkat recall top-3 80% dengan latensi median 420ms
Kesimpulan
Lanskap embedding berkembang pesat, dengan pencarian berbasis tool muncul sebagai alternatif yang menarik untuk pendekatan RAG tradisional. Sementara embeddings masih memiliki tempatnya, terutama untuk aplikasi skala besar, kesederhanaan dan efektivitas metode pencarian berbasis tool modern membuatnya semakin menarik untuk banyak kasus penggunaan. Pilihan antara pendekatan pada akhirnya tergantung pada persyaratan spesifik seputar skala, toleransi kompleksitas, dan pertimbangan pemeliharaan jangka panjang.
Referensi: Gemini Embedding: Powering RAG and context engineering