多模态Embedding模型：从文本到多模态的全面选型指南！

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 Qwen3-Embedding 和 Conan-Embedding-V2。

 

那么，我们该如何选择合适的 Embedding 模型？本文将提供一个实用的评估框架，帮助大家根据自身需求挑选出最适合的 Embedding 模型。

 

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明确任务和业务需求

在选择合适的模型之前，我们需要先明确核心目标，这将直接影响模型的选择和应用效果。以下是几个关键的考虑因素：

1、任务类型
语义搜索：需要能够捕捉查询与文档之间语义细节的模型，比如： Sentence-BERT。这类模型能够确保相似的概念在向量空间中彼此接近。

分类任务：Embedding 需要反映类别结构，使得相同类别的输入在向量空间中更接近，便于下游分类器进行区分。常用的模型包括 DistilBERT 和 RoBERTa。

推荐系统：Embedding 需要反映用户与物品之间的关联，可以采用基于隐反馈训练的模型，比如：神经协同过滤（NCF）。

2、ROI 评估
根据业务需求权衡性能与成本。对于一些关键任务（比如：医疗诊断），提升准确率可能至关重要，甚至关乎生死，因此可以接受使用更昂贵但更精准的模型。而对于高并发且对成本敏感的应用，则需要仔细评估性能提升是否值得投入更多成本。

3、其他限制条件
多语言支持：通用模型通常对非英语内容表现不佳，可能需要使用专门针对多语言设计的模型。

专业领域支持：通用模型可能无法理解特定术语，比如：医疗领域的“stat”或法律领域的“consideration”。在这种情况下，需要考虑使用专业领域的模型，比如：BioBERT（生物医学领域）或 LegalBERT（法律领域）。

硬件/延迟要求：模型的体积和推理速度会直接影响部署的可行性。如果应用场景对实时性要求较高，就需要选择推理速度快、模型体积较小的模型。

通过综合考虑这些因素，我们可以更精准地选择适合的 Embedding 模型，从而实现最优的应用效果。

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评估数据特性

在选择模型时，数据的特性是关键因素之一。以下是需要考虑的几个方面：

1、数据模态
文本数据：适合使用专门针对文本设计的模型，如 BERT 或 Sentence-BERT。

图像数据：可选择 CNN（卷积神经网络）或 Vision Transformer 等图像处理模型。

音频数据：可使用 CLAP 或 PNN 等音频处理模型。

多模态数据：如果数据包含文本、图像、音频等多种类型，可选择 CLIP 或 MagicLens 等多模态模型。

2、领域特定性
虽然像 OpenAI 这样的通用模型在处理大众话题时表现出色，但在医疗、法律等专业领域，它们可能无法捕捉到细微差别。在这种情况下，可能需要使用行业专用模型，如 BioBERT（生物医学领域）或 LegalBERT（法律领域）。

3、Embedding 类型选择
稀疏 Embedding（如 BM25）：擅长关键词匹配，适用于需要精确匹配的场景。

稠密 Embedding（如 BERT）：擅长语义理解，适用于需要捕捉语义相似性的场景。

混合方案：在实践中，通常会结合稀疏 Embedding 和稠密 Embedding 的优势。例如，使用稀疏 Embedding 进行精准匹配，同时利用稠密 Embedding 进行语义召回，以实现更全面的检索效果。

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调研可用模型

在明确了任务需求和数据特性之后，接下来便是对候选模型进行调研。以下是调研过程中需要关注的要点：

1、模型的受欢迎程度
选择那些社区活跃、使用广泛的模型通常更为稳妥。这类模型往往具备以下优势：遇到问题时更容易找到解决方案，更新迭代速度快，且通常拥有丰富的文档资料可供参考。

文本领域：可考虑 OpenAI Embeddings、阿里 Qwen3-Embedding、腾讯 Conan-Embedding-V2、Sentence-BERT、E5/BGE 等模型。

图像领域：ViT（Vision Transformer）、ResNet 是常见的选择；如果需要处理文本与图像对齐的任务，CLIP、SigLIP 等模型则更为适用。

音频领域：PNN、CLAP 等模型是不错的选择。

2、版权与许可
开源模型：采用如 MIT、Apache 2.0 等开源许可的模型，适合自行搭建部署。它们提供了较高的灵活性，但同时也需要具备一定的运维能力来保障其稳定运行。

第三方 API 模型：部署相对简单，但通常需要持续支付费用，且可能会引发数据隐私和合规性方面的顾虑。在金融、医疗等对数据安全要求极高的行业，自托管部署可能是唯一可行的选择。

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评估候选模型

在初步筛选模型后，需要在真实数据上进行测试，以评估模型的实际质量。以下是详细的测试步骤和要点：

1、质量评估
关注指标
语义检索和 RAG 应用：重点关注结果的真实性（faithfulness）、相关性（relevance）、上下文精度和召回率。

评估工具：可以使用 Ragas、DeepEval、Phoenix、TruLens-Eval 等工具来统一评估流程，确保评估的标准化和客观性。

2、数据集选择
数据集的质量和多样性对评估结果至关重要：

真实案例：使用实际业务场景中的数据，确保测试结果贴近真实应用。

LLM 合成数据：利用大型语言模型生成合成数据，丰富测试样本。

工具辅助：使用 Ragas、FiddleCube 等工具构造数据集，提升测试的全面性。

3、基准测试
公开基准
文本数据：参考 MTEB（Multilingual Text Embedding Benchmark）等公开基准测试。

Embedding 向量维度：向量的长度，即模型输出的维度。

最大 Token 数：输入文本的最大长度。

MTEB 排行榜：HuggingFace 的 MTEB leaderboard 提供了文本 Embedding 模型的综合性能排名。可以通过“Retrieval Average”列进行降序排序，筛选出排名高且内存占用小的模型。

过滤条件：可以根据语言（如法语、英语、中文、波兰语）、领域（如法律文本）等条件进一步筛选，确保模型符合特定需求。

关键参数：尺寸选择

注意事项
场景差异：不同应用场景下，模型表现可能大相径庭。即使在通用基准测试中表现优异，也可能在实际环境中不尽如人意。
自定义测试：使用自己的数据样本进行测试，避免模型对基准测试数据过拟合，确保其在实际数据上的表现符合预期。
4、负载测试
自部署模型
并发请求模拟：在自部署模型时，需要模拟真实环境下的并发请求，测试 GPU 利用率、内存占用、吞吐量和延迟。

高负载表现：有些模型在单机测试时表现良好，但在高负载下可能会因资源消耗过大而无法满足上线要求。

5、常见基准测试榜单
（1）文本数据
MTEB 排行榜：HuggingFace 的 MTEB leaderboard 是一个全面的文本 Embedding 模型榜单。

Embedding 向量维度：模型输出的向量长度。

最大 Token 数：输入文本的最大长度。

排序依据：按“Retrieval Average”降序排列，筛选出排名高且内存占用小的模型。

过滤条件：支持多种语言（如法语、英语、中文、波兰语）和特定领域（如法律文本）。

关键参数：

（2）图像数据
ResNet50：一种流行的 CNN 模型，最初由微软在 2015 年使用 ImageNet 数据训练。

图像搜索：可用于搜索与输入图像相似的图片，例如搜索更多苏格兰折耳猫的图片。

视频搜索：将视频帧转换为 Embedding 向量，进行相似性搜索，返回最相似的视频作为结果。

（3）音频数据
PANNs（Pre-trained Audio Neural Networks）：常用的音频搜索 Embedding 模型，基于大规模音频数据集预训练，擅长音频分类和标记任务。

音频搜索：类似于以图搜图，通过输入音频片段搜索相似音频。

（4）多模态图像与文本数据
SigLIP：谷歌在 2024 年推出的多模态 Embedding 模型，基于 zero-shot prompt 表现优异。

多模态任务：支持使用文本搜索图像、为图像生成文本描述或以图搜图。

对比模型：OpenAI 的 CLIP 是早期的多模态 Embedding 模型，但需要用户自行微调，使用门槛较高。

（5）多模态文本、音频、视频数据
多模态文本-音频 RAG 系统：使用多模态生成型 LLM，将音频转换为文本，生成声音-文本对，然后将文本转换为 Embedding 向量进行检索，最后将文本映射回音频。

工具：OpenAI 的 Whisper 可以将语音转录为文本，Text-to-speech (TTS) 模型可以将文本转换为音频。

多模态文本-视频 RAG 系统：将视频映射到文本，转换为 Embedding 向量进行检索，最后返回视频作为搜索结果。

工具：OpenAI 的 Sora 可以将文本转换为视频，支持通过静态图像或其他视频生成视频。

通过以上测试和评估流程，可以全面了解模型在实际应用中的表现，从而选择最适合的模型。

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集成部署规划

在选定合适的模型之后，接下来需要考虑如何将其集成到系统中。以下是集成策略的关键要点：

1、权重选择
预训练权重：直接使用预训练权重可以快速启动项目，适合通用场景。但如果需要针对特定领域进行定制化，可能需要进一步微调。

微调权重：微调可以显著提升模型在特定任务或领域的表现，但需要投入时间和资源进行训练。在此过程中，需要仔细评估微调的投入产出比，确保收益大于成本。

2、部署方式选择
自托管部署：

优势：具有更强的控制力，能够优化资源使用，降低大规模部署的成本，同时确保数据的私密性和安全性。

挑战：需要具备一定的运维能力，包括硬件资源管理、软件更新、故障排除等。

云服务 API：

优势：部署速度快，无需担心底层基础设施的维护，节省运维精力。

挑战：可能存在网络延迟问题，且随着调用次数的增加，成本会逐渐累积。此外，数据隐私和合规性也需要特别关注。

3、系统集成设计
API 设计：设计简洁、高效的 API 接口，确保模型能够无缝集成到现有系统中，同时便于后续的扩展和维护。

缓存策略：合理设计缓存机制，可以减少重复计算，提高系统的响应速度和吞吐量。例如，对于常见的查询请求，可以将结果缓存起来，避免每次都重新计算。

批处理方案：对于一些计算密集型的任务，可以采用批处理的方式进行优化，提高资源利用率，降低单次请求的延迟。

向量数据库选择：选择合适的向量数据库来存储和检索 Embedding，这对于提高检索效率至关重要。常见的向量数据库包括 Milvus、Faiss 等，它们提供了高效的相似性搜索功能，能够快速找到与目标向量最接近的记录。

通过综合考虑这些集成策略，可以确保模型在实际应用中发挥最大的价值，同时保障系统的稳定性和可扩展性。

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总结

选型的核心在于遵循以下六个关键步骤：

1、明确业务目标与任务类型
清晰定义业务需求和目标，确定任务的具体类型（比如：语义检索、分类、推荐等），这是选型的基础。

2、分析数据特性与领域需求
深入了解数据的模态（文本、图像、音频等）、领域特性（如医疗、法律等）以及具体的技术要求，确保模型能够匹配数据和业务需求。

3、调研现有模型与授权模式
广泛调研当前可用的模型，评估其性能、社区支持、更新频率等。同时，关注模型的授权模式（比如：开源、云服务API等），并考虑其对业务的长期影响。

4、用测试集和基准测试严格评估
使用真实数据集和行业标准的基准测试（benchmark）对候选模型进行严格评估。重点关注模型在实际业务场景中的表现，而不仅仅是理论性能。

5. 设计部署与集成方案
根据业务需求和技术环境，设计合适的部署方式（比如：自托管或云服务）和系统集成方案，包括API设计、缓存策略、批处理等。

6、进行全链路上线前测试
在正式上线前，进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、负载测试等，确保系统在实际运行中的稳定性和可靠性。

关键原则
要牢记，最适合的模型并非总是基准测试分数最高的，而是最符合业务实际需求和技术约束的模型。在 Embedding 模型快速发展的当下，建议定期回顾现有选型，持续关注新技术和新模型，及时替换那些可能带来显著收益的解决方案。

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* 大模型应用业务架构
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* 搭建一个简单的 ChatPDF
* 检索的基础概念
* 什么是向量表示（Embeddings）
* 向量数据库与向量检索
* 基于向量检索的 RAG
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* 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

* 为什么要做 RAG
* 什么是模型
* 什么是模型训练
* 求解器 & 损失函数简介
* 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
* 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
* Transformer结构简介
* 轻量化微调
* 实验数据集的构建
* …

第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

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* 带你了解全球大模型
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* 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
* 在本地计算机运行大模型
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