带指令的embedding是否更配RAG?

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原创最新推荐文章于 2026-05-17 11:12:03 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Text embedding 模型总结目前，随着的火热，除了层出不穷的大模型外，因为检索的能力会很大程度影响最终的问答效果，文本的嵌入模型也是大家比较关注的。本文主要介绍效果较好的几种文本嵌入模型。阅读详情

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带指令的嵌入模型通过结合大规模预训练和指令微调，能够根据简单的文本指令适应多种任务和领域，如文本分类、相似度计算、信息检索等。这种模型的优势在于无需针对每个特定任务进行微调，显著提高了使用效率和灵活性。用户只需根据需要构造指令，就能快速获得适应特定任务的文本嵌入，适用于多种不同的应用场景，特别适合于资源有限或对机器学习了解不深的用户。本文就主要介绍当先两类支持指令的嵌入模型：Instructor、BGE 和 LLM Embedder。

1 Instructor Embedding

Instructor是由香港大学自然语言处理实验室团队推出的。Instructor模型通过简单的指令，能够生成适用于任何任务（如分类、检索、聚类、文本评估等）和领域（如科学、金融等）的文本嵌入，而无需进行任何微调。它在70个不同的嵌入任务上取得了最好的性能。其主要特点就是：

无需微调: 仅通过提供任务指令，即可生成针对任何任务和领域的文本嵌入。
多种使用场景: 适用于自定义文本的嵌入计算、文本间相似度计算、信息检索和聚类等多种用途。
易于安装和使用: 提供了详细的安装和使用指南，包括一个可以直接在Colab上尝试的笔记本。
多种模型大小: 提供了多个不同大小的Instructor模型版本。

https://github.com/xlang-ai/instructor-embedding

1.1 计算自定义文本的嵌入

假设你需要为特定领域的文本计算嵌入，可以按照以下步骤操作：

from InstructorEmbedding import INSTRUCTOR

# 加载模型
model = INSTRUCTOR('hkunlp/instructor-large')#

 准备带有指令的文本
 text_instruction_pairs = [
     {"instruction": "Represent the Science title:", "text": "3D ActionSLAM: wearable person tracking in multi-floor environments"},    
     {"instruction": "Represent the Medicine sentence for retrieving a duplicate sentence:", "text": "Recent studies have suggested that statins, an established drug group in the prevention of cardiovascular mortality, could delay or prevent breast cancer recurrence but the effect on disease-specific mortality remains unclear."}
]
     
# 计算嵌入
customized_embeddings = model.encode([[pair["instruction"], pair["text"]] for pair in text_instruction_pairs])

# 输出嵌入结果
for pair, embedding in zip(text_instruction_pairs, customized_embeddings):    
    print("Instruction: ", 
    pair["instruction"])    
    print("Text: ", 
    pair["text"])    
    print("Embedding: ", embedding)    
    print("")

1.2 计算文本间相似度

使用INSTRUCTOR模型计算两组文本间的相似度：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 定义两组文本
sentences_a = [['Represent the Science sentence: ','Parton energy loss in QCD matter'],
               ['Represent the Financial statement: ','The Federal Reserve on Wednesday raised its benchmark interest rate.']]
sentences_b = [['Represent the Science sentence: ','The Chiral Phase Transition in Dissipative Dynamics'],
               ['Represent the Financial statement: ','The funds rose less than 0.5 per cent on Friday']]

# 计算嵌入
embeddings_a = model.encode(sentences_a)
embeddings_b = model.encode(sentences_b)

# 计算相似度
similarities = cosine_similarity(embeddings_a, embeddings_b)

# 输出相似度结果
print(similarities)

1.3 信息检索

使用INSTRUCTOR模型进行信息检索的一个例子：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 定义查询和文档
query = [['Represent the Wikipedia question for retrieving supporting documents: ','where is the food stored in a yam plant']]
corpus = [['Represent the Wikipedia document for retrieval: ','Capitalism has been dominant in the Western world since the end of feudalism...'],
          ['Represent the Wikipedia document for retrieval: ',"The disparate impact theory is especially controversial..."],          
          ['Represent the Wikipedia document for retrieval: ','Disparate impact in United States labor law refers to practices...']]

# 计算嵌入
query_embeddings = model.encode(query)
corpus_embeddings = model.encode(corpus)

# 计算相似度并找到最相关文档
similarities = cosine_similarity(query_embeddings, corpus_embeddings)
retrieved_doc_id = np.argmax(similarities)

# 输出最相关文档的
IDprint(retrieved_doc_id)

2 BGE

BGE（BAAI General Embedding），是由智源研究院（BAAI）团队开发的一款文本Embedding模型。BGE嵌入是一种通用的嵌入模型。一种基于深度学习的自然语言处理工具，专门用于处理和理解文本数据。这个模型可以用于多种语言，包括中文，并且在多个任务上表现出色，如文本检索、语义相似度计算等。

https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/FlagEmbedding/baai_general_embedding

2.1 使用 FlagEmbedding

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2.2 使用 Sentence-Transformers

你也可以将 bge 模型与 sentence-transformers 一起使用：

在这里插入图片描述

对于短查询到长文档(s2p)检索任务，每个短查询应以指令开头（指令见模型列表）。但是，文档不需要添加指令。

在这里插入图片描述

3 LLM Embedder

LLM Embedder也是智源研究院（BAAI）团队开发的一款针对LLM场景的嵌入模型。根据 LLM 的反馈进行了微调。它可以支持大型语言模型的检索增强需求，包括知识检索、记忆检索、示例检索和工具检索。它针对 6 个任务进行了微调：问答、会话搜索、长会话、长范围语言建模、上下文学习和工具学习。

https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/FlagEmbedding/llm_embedder/README.md

3.1 使用 `FlagEmbedding`

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3.2 使用 `transformers`

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3.3 使用 `sentence-transformers`

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如何学习大模型 AI ？

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