【大模型】如何为你的RAG选择Embedding模型--MMTEB引领RAG体系厘革 ...

在当前人工智能应用快速发展的海潮中，检索增强天生（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）正渐渐成为构建高效智能体系的关键。然而，支持RAG体系核心功能的文本嵌入模型，却往往被开发者依附经验或热门趋势随意挑选，而缺乏科学、体系的评估依据。克日，ICLR 2025接收的一项由全球五十多位专家协作完成的研究成果——MMTEB（Massive Multilingual Text Embedding Benchmark），以其覆盖250余种语言和500多项任务的超大规模评测体系，打破了“模型越大越好”的传统观念，为多语言嵌入模型选择提供了全新视角。
项目开源地点：https://github.com/embeddings-benchmark/mteb
1.嵌入模型是RAG体系成功的关键

嵌入模型在RAG架构中扮演着桥梁脚色，将文本数据转化为向量表示，从而决定了检索模块的精准度和体系团体表现。已往，不少开发者在构建多语言应用时，仅依赖单一语言数据或直觉选型，导致体系在处理非英语文本时表现不尽如人意。而MMTEB的出现，则为多语种环境下的模型评测提供了一把利器，使得开发者可以基于真实任务表现做出更明智的选择。



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