3.23 公众号《架构师》总结——RAG经验分享：如何选对Embedding模型？

今天阅读的文章是：《RAG经验分享：如何选对Embedding模型？》

MTEB（大规模文本嵌入基准）是一个综合性的文本嵌入评估平台，它通过多种语言的数十个数据集，对文本分类、聚类、检索和文本相似性等多种NLP任务进行基准测试。MTEB提供公开排行榜，方便研究人员比较和跟踪模型性能，并提供API简化模型对比。

MTEB覆盖8种任务类型，包括：

• Bitext Mining：跨语言句子匹配。
• Classification：嵌入模型训练逻辑回归分类器。
• Clustering：句子或段落分组。
• Pair Classification：文本对标签分配。
• Reranking：结果相关性排序。
• Retrieval：相关文档检索。
• Semantic Textual Similarity (STS)：句子对相似度评估。
• Summarization：机器生成摘要评估。

MTEB提供新旧两个版本榜单，支持按模型名称、类型、大小、语言和任务筛选模型。

选择模型时，除榜单排名外，还需考虑：

• 模型大小、嵌入维度、语言支持、预训练与微调情况。
• 存储、内存资源需求、推理时间及特定领域表现。
• 处理长文本能力。
• 模型的可扩展性与易用性。
• 成本与可用性。