自然语言处理: RAG优化之Embedding模型选型重要依据：mteb/leaderboard榜

最新推荐文章于 2025-09-20 09:00:00 发布
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#自然语言处理 #embedding #人工智能 #chatgpt #nlp #神经网络

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近期RAG 应用不断涌现，它们的性能表现各具特色。尽管我们可以通过多个方面（例如查询改写、图像数据处理、分块策略、元数据管理、密集检索、稀疏检索、结果重排、排序融合、提示词优化以及上下文压缩等）逐步优化这些应用，但在选择 SOTA（State-of-the-Art）模型时，参考开源排行榜依然是必不可少的步骤。mteb/leaderboard 是一个极为有用的资源，它能帮助您了解并选择符合您需求的多语言文本生成模型。例如，在RAG系统中，无论是中文还是英文的向量化模型、重排模型或摘要模型的选择，都可以通过该榜单获得直观且量化的参考依据。

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MTEB Leaderboard

MTEB（Multilingual Text-to-Text Evaluation Benchmark）是一个多语言文本嵌入的评估基准，旨在评估和比较不同多语言文本生成模型的性能。排行榜页面展示了各种模型在多个任务上的表现，这些任务可能包括但不限于翻译、摘要、问答等。

  • https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard

  • C-MTEB（Chinese Massive Text Embedding Benchmark）中文语义向量评测基准

  • 评测任务：包括涵盖112种语言的58个数据集

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如何高效选择RAG的中文Embedding模型？揭秘最佳实践与关键标准！
春华秋实
08-09 440
这种技术广泛应用于自然语言处理（NLP）、推荐系统、图像处理等领域，用于将离散的、稀疏的输入数据（如词汇、用户ID、物品ID）转化为密集的、连续的向量表示。较高的维度可以捕捉更多的细节信息，但也会增加计算开销。性能优异的Embedding模型能够提供更准确的向量表示，从而提高信息检索的准确性和生成文本的质量。可扩展性：在处理大量数据或需要频繁更新模型的场景中，模型的可扩展性至关重要。社区和支持：选择有活跃社区和良好支持的Embedding模型，可以更方便地获取帮助和资源，解决使用过程中遇到的问题。
如何选择合适的 Embedding 模型？
玩赚AI大模型的博客
08-07 1101
既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。在下面的截图中，我会尝试来自 Snowflake 的新模型“snowflake-arctic-embed-1”，因为它排名较高，体积小到足以在我的笔记本电脑上运行，并且模型卡片上有博客和论文的链接。小模型占用的内存较少，延时更低，运行速度比大型模型更快。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。
高级RAG(一)：Embedding模型的选择
weixin_42608414的博客
12-21 1万+
今天我们测试了openai,gemini,baai它们的embedding模型，我们发现baai的embedding模型表现最为优秀，它检索出了所有的相关文档，而gemini的embedding模型表现最差，它机会都没有检索出任何相关文档，我并不清楚这是什么原因造成的。
RAG优化之Embedding模型选型重要依据：mteb/leaderboard榜
m0_59164520的博客
11-27 3885
近期RAG 应用不断涌现，它们的性能表现各具特色。尽管我们可以通过多个方面（例如查询改写、图像数据处理、分块策略、元数据管理、密集检索、稀疏检索、结果重排、排序融合、提示词优化以及上下文压缩等）逐步优化这些应用，但在选择 SOTA（State-of-the-Art）模型时，参考开源排行榜依然是必不可少的步骤。是一个极为有用的资源，它能帮助您了解并选择符合您需求的多语言文本生成模型。例如，在RAG系统中，无论是中文还是英文的向量化模型、重排模型或摘要模型的选择，都可以通过该榜单获得直观且量化的参考依据。
Embedding模型选对了吗？RAG开发中11款热门选项深度解析
最新发布
2401_85325726的博客
09-20 1132
只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享！！！vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发。
Embedding 模型的选择和微调
Python单行客的博客
08-06 1775
Embedding 模型的选择和微调
AI大模型从入门到精通，从文本到多模态，Embedding 模型选型指南，收藏这一篇就OK了！！
bugyinyin的博客
06-11 1196
通过将原始输入转化为固定维度的高维向量以捕捉语义信息，Embedding（嵌入）模型在构建 RAG、推荐系统，甚至自动驾驶模型训练中都发挥着极为关键的作用。近年来，OpenAI、Meta、Google、阿里、腾讯等科技巨头纷纷加大对 Embedding 模型研发的投入。以 OpenA I为例，其最新推出的 text-embedding-3-small 模型能够生成1536维向量，在保持高语义表达能力的同时，实现了更低的延迟和更小的模型体积，非常适合对性能要求较高的大规模语义检索场景。阿里和腾讯最近也推出了
RAG经验分享：如何选对Embedding模型？
本人程序员，不需要做任何吹嘘，只是实在写点程序，写点文档，熟悉各类主流框架，SSM，SpringBoot，Flask，Djiango，Mysql，Sqlite，VUE，Uniapp等，各类程序设计专家，优质作者
03-21 972
RAG经验分享：如何选对Embedding模型？
智能时代 | 合合信息Embedding模型荣获C-MTEB榜单第一
m0_61933976的博客
04-23 1万+
智能时代 | 合合信息Embedding模型荣获C-MTEB榜单第一
大模型应用落地：如何选择合适的 Embedding 模型？
m0_59164304的博客
07-03 1928
在生成式人工智能(GenAI)领域，检索增强生成(RAG)作为一种策略脱颖而出，它通过集成外部数据来扩充像 ChatGPT 这样的大型语言模型(LLM)的现有知识库。RAG 系统核心涉及三种关键的人工智能模型组件：嵌入(Embedding)模型负责将信息转化为数学向量，重排名(Reranker)模型则用于优化搜索结果，而强大的基础语言模型确保了丰富的语境理解和生成。本篇文章旨在指导您依据数据特性及目标领域，比如：金融专业，来挑选最合适的嵌入模型，从而最大化 RAG 系统的效能与准确性。
如何选对 Embedding 模型？从文本到多模态，我们帮你总结好了
2401_85325726的博客
07-08 1781
通过将原始输入转换为固定大小的高维向量，捕捉语义信息，embedding（嵌入）模型在构建RAG、推荐系统，甚至自动驾驶的模型训练过程中都产生着至关重要的影响。
LLM大模型：如何选择合适的 Embedding 模型？
AAI666666的博客
06-29 2792
检索增强生成（RAG）是生成式 AI （GenAI）中的一类应用，支持使用自己的数据来增强 LLM 模型（如 ChatGPT）的知识。RAG 通常会用到三种不的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律）选择合适的 Embedding 模型。HuggingFace 的是一个一站式的文本 Embedding 模型榜！您可以了解每个模型的平均性能。
NLP之Leaderboard之MTEB：MTEB(评估和比较不同文本嵌入模型性能的基准测试平台)的简介、界面概述、使用方法、排行榜解读之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-01 3584
​ LLMs之Leaderboard之MTEB：MTEB(评估和比较不同文本嵌入模型性能的基准测试平台)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 相关论文 MTEB的简介 MTEB的使用方法 MTEB Leaderboard 排行榜的内容概览 相关论文 《MTEB: Massive Text Embedding Benchmark》的翻译与解读 地址 论文地址：https://arxiv.o
MTEB - Embedding 模型排行榜
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-03 1万+
中文榜单(2024-05-03)伊织 2024-05-03（五）
【AIGC】大模型面试高频考点02-RAG中Embedding模型选型
LeeZhao的博客
11-25 4413
AIGC面试高频考点
各大模型测评地址和说明
y1590303的博客
07-19 692
说明：使用Eleuther AI的语言模型评估工具，针对六个核心任务进行基准测试，包括AI2推理挑战、HellaSwag、MMLU等。
2022年11月10篇论文推荐
deephub
11-22 4512
随着最大的人工智能研究会议(NeurIPS 2022)即将到来，我们进入了2022年的最后阶段。让我们回顾一下人工智能世界最近发生了什么。在介绍推荐论文之前，先说一个很有意思的项目：img-to-music:想象图像听起来是什么样的模型!有兴趣的可以看看。下面我们开始介绍10篇推荐的论文。这里将涵盖强化学习(RL)、扩散模型、自动驾驶、语言模型等主题。
合合信息Embedding模型获得MTEB中文榜单第一
热门推荐
陈橘又青的博客
04-28 2万+
最近几年，可以说大语言模型汇聚了所有的光彩，大语言模型的飞速发展更是吸引着社会各界的目光，这些模型的强大能力源自于Embedding技术的支撑，这种技术将语言转化为机器可理解的数值向量。随着大型语言模型的不断突破，Embedding模型的关键性日益凸显，成为推动人工智能领域向前发展的核心动力。在这个充满无限可能的领域中，每一次技术的飞跃都预示着新的变革和机遇。
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