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RAG 管道的前 5 个嵌入模型
自然语言处理
来源:KDnuggets简介
在检索增强生成 (RAG) 管道中，嵌入模型是检索工作的基础。在语言模型能够回答问题、总结文档或推理数据之前，它需要一种理解和比较含义的方法。这正是嵌入的作用。
在本文中，我们探索了纯英语和多语言性能的顶级嵌入模型，并使用以检索为中心的评估指数进行排名。这些模型非常受欢迎，在现实系统中广泛采用，并且在一系列 RAG 用例中始终提供准确可靠的检索结果。
评价标准：
最终排名倾向于那些能够准确检索、被团队积极使用并且可以在没有极端基础设施要求的情况下部署的嵌入模型。
1.BAAI bge-m3
BGE-M3 是一种嵌入模型，专为以检索为中心的应用程序和 RAG 管道而构建，强调在英语和多语言任务中的强大性能。它已在公共基准上进行了广泛评估，并广泛应用于现实世界的系统中，使其成为需要跨不同数据类型和领域进行准确一致检索的团队的可靠选择。
主要特点：