# Эмбеддинги текста на своём GPU: как организовать пакетную индексацию

Эмбеддинги текста на собственном GPU: пакетная индексация, encode_query и encode_document, версия модели, размер batch, очередь ошибок и обновление изменённых документов.

Автор: Команда Retrivium
Обновлено: 2026-11-01
Канонический URL: https://retrivium.ai/ru/journal/text-embeddings-batch/
Language: ru

Эмбеддинги текста на своём GPU удобно рассчитывать пакетно, когда нужно подготовить корпус документов для поиска. Главная задача — получить согласованные векторы и сохранить их связь с исходными фрагментами. Максимальная скорость одной партии полезна только тогда, когда результат можно проверить, обновить и восстановить.

Разбор основан на официальных материалах, проверенных 1 ноября 2026 года. Конкретный выбор модели зависит от языка, документов и условий её использования.

## Зафиксируйте модель и подготовку входа

[Sentence Transformers Quickstart](https://sbert.net/docs/quickstart.html) описывает получение векторных представлений и методы для запросов и документов. Сохраните точный идентификатор и версию модели, правила разбиения текста, максимальную длину и нормализацию, если она применяется.

Два запуска с одинаковой размерностью не обязательно дают совместимые векторы. Если сменить модель или обработку текста, прежний индекс нужно пересмотреть. Для каждой партии полезно хранить номер версии корпуса и описание преобразования, а не только дату окончания работы GPU.

## Разделите запросы и документы

[Semantic Search](https://www.sbert.net/examples/sentence_transformer/applications/semantic-search/README.html) объясняет различие симметричных и асимметричных задач. Короткий вопрос и длинный фрагмент документа могут требовать соответствующих способов кодирования. Не подменяйте их случайным общим вызовом без проверки рекомендаций модели.

Условный корпус состоит из внутренних инструкций. Индексатор обрабатывает документы заранее, а пользовательские вопросы поступают позже. Для обоих потоков должна быть сохранена одна согласованная модельная схема; иначе сравнение расстояний не имеет ожидаемого смысла.

## Подберите batch на реальной длине

| Проверяемый параметр | Что наблюдать |
| --- | --- |
| Число текстов в партии | Пик памяти и время обработки |
| Длина фрагментов | Поведение на коротких и длинных входах |
| Одновременные процессы | Конкуренцию за GPU и RAM |
| Передача в базу | Не ограничивает ли запись общий поток |

Начните с небольшой партии и увеличивайте её постепенно. Если все короткие тексты поместились, это не гарантирует работу того же batch на длинных страницах. Сохраняйте число полезно обработанных фрагментов, а не только среднюю загрузку GPU.

## Сделайте обработку возобновляемой

Каждый фрагмент должен иметь устойчивый ID и признак версии содержимого. После ошибки нужно понимать, что уже сохранено и что требуется повторить. Дублирование одной партии в базе не должно создавать неизвестное число копий документа в поиске.

Разделите состояния извлечения текста, расчёта вектора и записи индекса. Если GPU отработал, а база отказала, повтор может потребоваться только на этапе сохранения, если промежуточный результат надёжно доступен. Это решение фиксируется заранее в зависимости от размера и стоимости партии.

## Проверьте полезность индекса

Возьмите вопросы с известными подходящими фрагментами и выполните поиск. Быстрый индексатор не гарантирует, что выбранная модель понимает нужные термины. При обновлении документов повторите небольшой контрольный набор, чтобы заметить изменение представления.

Далее полезны [оценка русскоязычных эмбеддингов](/ru/journal/embeddings-russian-retrieval/) и [расчёт памяти по размерности](/ru/journal/embedding-dimensions-memory/). Такая нагрузка оценивается отдельно от постоянной интерактивной генерации по времени, ресурсам и условиям эксплуатации.