网易有道BCEmbedding：双语检索与RAG的完美融合

前言

随着人工智能技术的飞速发展，语义表征和检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）在各个领域的应用日益广泛。在这样的背景下，网易有道推出了划时代的BCEmbedding模型，这不仅是一次技术的革新，更是跨语种检索和RAG领域的一次重大突破。

• Huggingface模型下载：https://huggingface.co/maidalun1020/bce-embedding-base_v1

• AI快站模型免费加速下载：https://aifasthub.com/models/maidalun1020

主要特点

• 双语和跨语种能力：基于有道翻译引擎的强大能力，BCEmbedding实现强大的中英双语和跨语种语义表征能力。

• RAG适配：面向RAG做针对性优化，可适配大多数相关任务，比如翻译，摘要，问答等。此外，针对 问题理解（query understanding） 也做了针对优化。

• 高效且精确的语义检索：EmbeddingModel采用双编码器，可以在第一阶段实现高效的语义检索。RerankerModel采用交叉编码器，可以在第二阶段实现更高精度的语义顺序