怎樣為你的 RAG 應(yīng)用選擇合適的嵌入模型？原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-11-5 10:19

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編者按： 在構(gòu)建檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)時，為何有些應(yīng)用能精準回答用戶問題，而另一些卻頻頻“答非所問”？問題的關(guān)鍵，往往不在于大語言模型本身，而在于你是否選對了嵌入模型。
我們今天為大家?guī)淼倪@篇文章明確指出：選擇合適的嵌入模型，是提升 RAG 系統(tǒng)回答質(zhì)量與運行效率的關(guān)鍵所在。
文章從嵌入的基本原理講起，系統(tǒng)解析了詞嵌入、句嵌入、文檔嵌入等不同類型及其適用場景，并深入探討了上下文窗口、分詞方式、維度、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、成本等關(guān)鍵參數(shù)的影響。作者還通過醫(yī)療論文檢索的實例，演示了如何逐步篩選嵌入模型。

作者 | Vivedha Elango

編譯 | 岳揚

檢索增強生成（RAG）是當(dāng)前構(gòu)建生成式 AI 應(yīng)用最熱門的框架。企業(yè)機構(gòu)青睞它，因為它能利用專有數(shù)據(jù)來回答用戶問題，使大語言模型能夠為用戶提供精準、及時且與問題高度相關(guān)的答案。

根據(jù)我近兩年構(gòu)建 RAG 應(yīng)用的經(jīng)驗，回答質(zhì)量很大程度上取決于檢索到的上下文信息。

而提升 RAG 檢索效果的關(guān)鍵在于：將數(shù)據(jù)分割至合適大小的文本塊、選擇合適的嵌入模型，并采用高效的檢索機制。

嵌入模型是大語言模型的支柱。當(dāng)你要求大語言模型協(xié)助調(diào)試代碼時，你輸入的文字和詞元會通過嵌入模型轉(zhuǎn)換成一系列高維空間中的坐標(biāo)（即向量）。在這個數(shù)學(xué)空間里，詞語之間含義上的遠近、相似關(guān)系，就變成了向量之間距離和角度的計算關(guān)系。如果選用了不當(dāng)?shù)那度肽Ｐ停愕?RAG 應(yīng)用可能會檢索到不相關(guān)的或混亂的數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致回答質(zhì)量下降、成本增加，并引發(fā)用戶不滿。

本文將闡述嵌入模型的原理、重要性以及選型時應(yīng)考量的因素。我們還將分析不同嵌入模型的特性及其適用場景。閱讀完畢后，期望各位讀者能夠明確如何選擇最合適的嵌入模型，從而提升回答的準確性，并保障 RAG 應(yīng)用平穩(wěn)運行。

01 什么是嵌入？

嵌入是一種能夠捕捉語言含義與規(guī)律的數(shù)字表征。這些數(shù)字能幫助你的系統(tǒng)找到與問題或主題密切相關(guān)的信息。

這類嵌入是通過嵌入模型生成的。嵌入模型可以接收文字、圖像、文檔甚至聲音，并將其轉(zhuǎn)化為一系列稱為“向量”的數(shù)字。

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什么是嵌入？ — 該圖片由原文作者提供

你可能是在了解大語言模型時接觸到“嵌入”這一概念的，但實際上，嵌入的歷史要悠久得多。

02 這些嵌入是如何被計算出來的？

目前，嵌入主要通過語言模型來生成。

與使用靜態(tài)向量表示每個詞元或單詞不同，語言模型會動態(tài)地生成上下文關(guān)聯(lián)的詞嵌入 —— 即根據(jù)不同的語境，用不同的向量來表征單詞/句子/文本塊。這些向量隨后可被其他系統(tǒng)用于各類任務(wù)。

生成文本嵌入向量的方法有多種。最常見的一種是對模型生成的所有詞元嵌入值取平均值。但高質(zhì)量的文本嵌入模型往往是專門針對文本嵌入任務(wù)訓(xùn)練的。

我們可以使用 sentence-transformers[1]（一個被廣泛使用的預(yù)訓(xùn)練嵌入模型工具包）來生成文本嵌入。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
 
# Load model
model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")
 
# Convert text to text embeddings
vector = model.encode("Best movie ever!")

嵌入向量所含的數(shù)值數(shù)量（即維度）取決于底層嵌入模型。可通過 vector.shape 方法獲取嵌入向量的維度信息。

03 為何在 RAG 系統(tǒng)中嵌入非常重要？

嵌入在檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)中發(fā)揮著非常關(guān)鍵的作用，原因如下：

語義理解：嵌入將詞語、句子或文檔轉(zhuǎn)化為向量（數(shù)字序列），并使語義相近的內(nèi)容在向量空間中彼此靠近。這使系統(tǒng)能夠理解上下文和語義，而非僅僅進行字面匹配。

高效檢索：RAG 需要快速定位最相關(guān)的文本段落或文檔。嵌入能通過 k 近鄰（k-NN）等算法實現(xiàn)高效檢索，讓檢索過程更快速便捷。

讓回答更精準且切題：借助嵌入技術(shù)，模型能夠識別與問題語義相關(guān)的信息，即使表述用語完全不同。這意味著用戶能獲得更精準且切題的回答。

04 嵌入的類型

嵌入具有多種形式，具體取決于系統(tǒng)需要處理的信息類型。

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嵌入的類型 —— 由原文作者供圖

1. 基于系統(tǒng)需理解的信息類型劃分：

1.1 詞嵌入

詞嵌入將每個詞語表示為多維空間中的一個點。含義相近的詞語（如“dog”和“cat”）在空間中的位置會彼此靠近。這有助于計算機理解詞語之間的語義關(guān)聯(lián)，而不僅是拼寫形式。

流行的詞嵌入模型包括：

Word2Vec：從大量文本中學(xué)習(xí)詞語關(guān)系。
GloVe：重點關(guān)注詞語共同出現(xiàn)的頻率。
FastText：將詞語分解為更小的組成部分，能更有效處理生僻詞或拼寫錯誤的詞語。

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向量嵌入空間 —— 由原文作者供圖

1.2 句嵌入

有時，需要從整個句子而不僅是單個單詞來理解完整語義。句嵌入將一個句子的整體語義捕獲為一個向量。

知名的生成句嵌入的模型有：

Universal Sentence Encoder（USE）：適用于各種類型的句子，包括疑問句和陳述句。
SkipThought：通過學(xué)習(xí)預(yù)測前面和后面可能出現(xiàn)的句子，來理解語境和用戶意圖。

1.3 文檔嵌入

文檔可以是一個段落乃至整本書。文檔嵌入將所有文本轉(zhuǎn)化為單個向量，便于在大型文檔庫中進行搜索，并查找與查詢相關(guān)的內(nèi)容。

主流的文檔嵌入模型包括：

Doc2Vec：基于 Word2Vec 構(gòu)建，但專為較長文本設(shè)計。
Paragraph Vectors：與 Doc2Vec 類似，但側(cè)重于段落等較短文本。

1.4 圖像嵌入

RAG 系統(tǒng)不僅能處理文本，也能處理圖像。圖像嵌入將圖片轉(zhuǎn)換為描述顏色、形狀和圖案的數(shù)字序列。

常用的生成圖像嵌入的模型是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs），它特別擅長識別圖像中的模式。

2. 基于嵌入的特性劃分：

嵌入可以具有不同的特性，這些特性會影響其工作方式和適用場景。以下通過簡單示例說明這些特性：

2.1 稠密嵌入

稠密嵌入使用的向量中，幾乎每個位置都填充了有效數(shù)值。每個數(shù)值都承載著關(guān)于詞語、句子、圖像或文檔的一點信息。稠密向量緊湊且高效，能在較小空間內(nèi)存儲大量細節(jié)內(nèi)容，使計算機能更輕松地進行比對并快速發(fā)現(xiàn)相似性。

2.2 稀疏嵌入

稀疏嵌入與稠密嵌入相反。向量中大多數(shù)數(shù)值為零，僅有少數(shù)位置有實際數(shù)值。零值不攜帶任何信息。稀疏嵌入有助于突出最關(guān)鍵的特征，易于識別事物的獨特之處。

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稠密嵌入與稀疏嵌入 —— 由原文作者供圖

2.3 長上下文嵌入

有時需要理解整個文檔或長對話，而不僅僅是短句。長上下文嵌入就是專為一次性處理大量文本而設(shè)計的。

舊模型只能處理短文本。如若輸入長文章，需將它們先切分成小塊，這可能導(dǎo)致舊模型遺漏重要的上下文關(guān)聯(lián)，或者偏離文章的核心主旨。新模型（如 BGE-M3）可一次性處理數(shù)千詞（最高達 8,192 個詞元），有助于計算機把握整體語境。

2.4 多向量嵌入

通常，一個項目（如一個單詞或一篇文檔）僅對應(yīng)一個向量。而多向量嵌入則為每個項目使用多個向量，每個向量可捕獲不同的特征。

通過多個向量，計算機能識別更多的細節(jié)和更復(fù)雜的關(guān)系，從而產(chǎn)生更豐富、更準確的結(jié)果。

05 選擇最佳文本嵌入模型需要了解的參數(shù)

在選擇模型之前，您需要明確評估標(biāo)準。以下是幾個關(guān)鍵的參數(shù)：

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如何選擇最佳的文本嵌入模型？ —— 該圖片由原文作者提供，使用 ??Napkin.ai?? 制作

5.1 上下文窗口

上下文窗口是指模型單次能處理的最大文本長度。 例如，若某模型的上下文窗口為 512 個詞元，意味著它一次只能讀取 512 個詞語或詞語片段。更長的文本必須被切分。有些模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002，支持一次讀取 8192 個詞元）和 Cohere 的嵌入模型（支持一次讀取 4096 個詞元）則能處理更長的文本。

更大的上下文窗口允許處理更長的文檔而避免信息丟失。這對于檢索長篇文章、研究論文或報告等任務(wù)非常有利。

5.2 分詞單元

分詞是模型將文本切分為更小單元（稱為詞元）的方式。 不同模型采用不同的方法：

Subword Tokenization（例如字節(jié)對編碼 BPE）：將詞語拆分成更小的部分。例如，“unhappiness”會被拆為“un”和“happiness”。這有助于處理生僻詞或新詞。
WordPiece：與 BPE 類似，但常用于 BERT 等模型。
Word-Level Tokenization：將文本按完整單詞進行切分。對生僻詞處理效果不佳。

模型的分詞方式影響其理解不同詞語（尤其是非常用詞）的能力。大多數(shù)現(xiàn)代模型為了提升靈活性而采用 subword tokenization 方法。

5.3 向量維度

向量維度是指模型為每段文本生成的數(shù)字序列（向量）的長度。 例如，有些模型生成 768 維的向量，有些則生成 1024 維甚至 3072 維的向量。

更高維度的向量能存儲更詳細的信息，但需要更強的計算能力。較低維度的向量處理速度更快，但可能丟失部分細節(jié)信息。

5.4 詞表大小

這是模型所能識別的唯一詞元的數(shù)量。 更大的詞表能處理更多詞匯和語言，但會占用更多內(nèi)存。較小的詞表處理速度更快，但可能無法理解生僻詞或?qū)I(yè)術(shù)語。

例如：大多數(shù)現(xiàn)代模型的詞表大小在 3 萬到 5 萬個詞元之間。

5.5 訓(xùn)練數(shù)據(jù)

訓(xùn)練數(shù)據(jù)是模型學(xué)習(xí)時所使用的數(shù)據(jù)源。

通用型訓(xùn)練數(shù)據(jù)：當(dāng)模型基于多種類型文本（如網(wǎng)頁、書籍）訓(xùn)練時，它適用于通用場景。這類模型廣泛適用于多種任務(wù)。
特定領(lǐng)域型訓(xùn)練數(shù)據(jù)：當(dāng)模型使用專業(yè)文本（如醫(yī)學(xué)或法律文檔）訓(xùn)練時，它會成為特定領(lǐng)域的專家。這類模型非常適合特定垂直領(lǐng)域的任務(wù)。

基于特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型在其專業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)更佳，但在通用任務(wù)上可能表現(xiàn)平平。

5.6 成本

成本包括使用模型所需的經(jīng)濟支出和計算資源。 根據(jù)我們訪問 LLM 模型方式的不同，成本結(jié)構(gòu)也會有所差異。

基于 API 的模型：按使用量付費，例如 OpenAI 或 Cohere 的模型。
開源模型：可免費使用，但需要自有硬件（如 GPU）和相關(guān)技術(shù)能力來部署運行。

API 易于使用，但處理大量數(shù)據(jù)時可能成本高昂。開源模型能節(jié)省費用，但需要更多的部署工作和專業(yè)技術(shù)知識。

06 選擇嵌入模型的關(guān)鍵考量因素

1. 明確數(shù)據(jù)領(lǐng)域特性

根據(jù)實戰(zhàn)經(jīng)驗，設(shè)計 RAG 系統(tǒng)時我首先會思考： “系統(tǒng)需要處理什么類型的數(shù)據(jù)？”

若涉及通用知識或常見問題，OpenAI 的 text-embedding-3-small 這類通用嵌入模型通常足夠勝任。但在醫(yī)療、法律、金融等專業(yè)領(lǐng)域，BioBERT、SciBERT 或 Legal-BERT 等專用領(lǐng)域模型表現(xiàn)更佳，這些模型經(jīng)過特定領(lǐng)域語料訓(xùn)練，能精準理解專業(yè)語境。

若需處理商品圖片或語音查詢，則應(yīng)選擇多模態(tài)嵌入方案。CLIP 模型能同時處理文本與圖像，是可靠選擇。

2. 嵌入維度與模型復(fù)雜度

接著需要評估查詢與文檔的特征：篇幅長短、結(jié)構(gòu)是否規(guī)整。 某些模型擅長處理簡短片段，另一些則專精于非結(jié)構(gòu)化的長文本內(nèi)容。

選擇一個合適的嵌入維度非常重要。高維向量（1536 或 4096 維）能捕捉更細微的差異和上下文信息，它們通常能提升檢索精度，但會消耗更多計算資源與存儲空間。

低維向量（384 或 768 維）響應(yīng)更快、資源消耗更少，特別適合處理百萬級文檔的場景。權(quán)衡標(biāo)準很明確：高維意味著精度優(yōu)先但成本更高，低維則側(cè)重效率但可能犧牲部分準確性。

建議從 384-768 維起步，能在性能與資源消耗間取得最佳平衡。

Pinecone、Weaviate、FAISS 等現(xiàn)代向量數(shù)據(jù)庫支持通過量化或降維技術(shù)壓縮嵌入，可在控制成本的前提下使用高維嵌入。

3. 計算效率

響應(yīng)速度是實時應(yīng)用中的一個關(guān)鍵考量指標(biāo)。

若應(yīng)用對延遲極度敏感，應(yīng)選擇推理時長較短的模型。DistilBERT 或 MiniLM 等輕量模型在保證多數(shù)任務(wù)精度的同時，能提供極速響應(yīng)。

4. 上下文理解能力

需要系統(tǒng)評估 RAG 系統(tǒng)待處理的查詢類型，以及知識庫文檔的結(jié)構(gòu)特征與篇幅長度。 文檔必須根據(jù)應(yīng)用場景進行智能分塊，確定最佳片段尺寸。

影響答案準確性的關(guān)鍵因素在于模型的上下文窗口 —— 即單次能處理的文本總量。面對冗長復(fù)雜的文檔時，更大的上下文窗口能顯著提升效果。單次處理文本量越大的模型，針對長查詢的應(yīng)答精準度越高。

5. 系統(tǒng)兼容性

優(yōu)先選擇能與現(xiàn)有技術(shù)設(shè)施無縫集成的模型。

TensorFlow、PyTorch 及 Hugging Face 提供的預(yù)訓(xùn)練模型通常具備更便捷的部署流程，并擁有完善的文檔體系與活躍的社區(qū)支持。

6. 成本控制

項目評估時需統(tǒng)籌考慮訓(xùn)練與部署成本（若計劃微調(diào)模型并自主部署）。 不過多數(shù) RAG 應(yīng)用可直接使用現(xiàn)成模型。

大型模型的訓(xùn)練與運行成本更為高昂。開源方案通常經(jīng)濟性更佳，但可能需要額外的配置與運維；商用方案性能更優(yōu)、支持更完善，但價格較高。

07 示例場景：為醫(yī)療科研論文選擇嵌入模型

假設(shè)你需要構(gòu)建一個醫(yī)療科研論文的語義檢索系統(tǒng)，要求用戶能快速精準定位相關(guān)研究。該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集規(guī)模龐大，單篇文檔長度在 2000 至 8000 詞之間。所需模型需能處理長文本、保證檢索質(zhì)量，且月預(yù)算控制在 300-500 美元。

如何選擇最合適的嵌入模型？我們將逐步拆解決策流程。

第一步：重點關(guān)注領(lǐng)域相關(guān)性

醫(yī)療科研論文包含復(fù)雜醫(yī)學(xué)術(shù)語與技術(shù)表述。所選模型需經(jīng)過科研類或?qū)W術(shù)類文本訓(xùn)練，而非僅適用于法律或通用領(lǐng)域。

因此，主要為法律或生物醫(yī)學(xué)設(shè)計的模型并不適用于更廣泛的科研場景。

第二步：驗證上下文窗口尺寸

科研論文篇幅較長，需要具備大上下文窗口的模型。大多數(shù)論文含 2000-8000 詞（約 2660-10640 個 token，按 1 詞 ≈ 1.33 token 計算）。

擁有 8192 token 上下文窗口的模型可一次性覆蓋約 6156 詞。

若模型僅支持 512 token，將無法完整處理整篇論文。

因此，建議此處跳過以下模型：

Stella 400M v5
Stella 1.5B v5
ModernBERT Embed Base
ModernBERT Embed Large
BAAI/bge-base-en-v1.5
allenai/specter
m3e-base

第三步：評估成本與部署方案

預(yù)算有限時，按 token 計費可能導(dǎo)致費用激增（尤其針對長文檔的高頻檢索場景）。

對比以下模型：

OpenAI text-embedding-3-large：0.00013 美元/千 token
OpenAI text-embedding-3-small：0.00002 美元/千 token
Jina Embeddings v3：開源，可自托管，不按 token 計費

成本測算（按每月處理 1 萬篇 8000 token 的文檔計算）：

OpenAI text-embedding-3-large：10.4 美元/月（符合預(yù)算）
OpenAI text-embedding-3-small：1.6 美元/月（遠低于預(yù)算）
Jina Embeddings v3：沒有按 token 計費的費用，但需承擔(dān)模型部署成本（根據(jù)服務(wù)器配置以及是否混合部署其他模型而異）

第四步：比對性能指標(biāo)（MTEB）

接下來評估候選模型的實際性能，通過 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 的評估分數(shù)量化模型性能：

OpenAI text-embedding-3-large：性能強勁（MTEB 評分約為 71.6），支持一次讀取 8191 個 token，成本效益佳
OpenAI text-embedding-3-small：性能良好（MTEB 評分約為 69.42），支持一次讀取 8191 個 token，成本效益突出
Voyage-3-large：MTEB 評分約為 60.5，支持一次讀取 32000 個 token，性價比較高
NVIDIA NV-Embed-v2：MTEB 評分約為 72.31，支持一次性讀取 32768 個 token，開源可自托管

最終候選名單：

經(jīng)過多輪篩選，入圍模型包括：OpenAI text-embedding-3-small/large、Voyage-3-large、NVIDIA NV-Embed-v2。

這些模型均能處理長篇醫(yī)療論文，精度可靠且符合預(yù)算要求。其中 NVIDIA NV-Embed-v2 憑借最高的 MTEB 評分和超大上下文窗口，成為醫(yī)療科研內(nèi)容語義檢索的優(yōu)選方案。

選擇嵌入模型需綜合考量：明確需求邊界、橫向?qū)Ρ取⑦x出與項目目標(biāo)最匹配的模型。

08 幫助選擇正確嵌入模型的基準測試

新的嵌入模型不斷涌現(xiàn)，如何持續(xù)追蹤它們的性能？幸運的是，現(xiàn)在有一些大規(guī)模基準測試，可以幫助我們及時了解各模型的表現(xiàn)。

8.1 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)

MTEB 是一個由社區(qū)運營的排行榜。它比較了超過 100 個文本和圖像嵌入模型在 1000 多種語言上的性能。該平臺整合了模型評估指標(biāo)、測試模型能力的各種場景和各種跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，是一種高效且可靠的初步篩選方法。

鏈接：MTEB Dashboard（??https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard）??

怎樣為你的 RAG 應(yīng)用選擇合適的嵌入模型？-AI.x社區(qū)

Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) Dashboard

8.2 Massive Multilingual Text Embedding Benchmark (MMTEB)

傳統(tǒng)基準測試通常僅覆蓋少數(shù)語言或垂直領(lǐng)域，而 MMTEB 作為 MTEB 的擴展版本，涵蓋了 250 多種語言中的 500 多項評估任務(wù)，同時還包含指令遵循、長文檔檢索、代碼檢索等高難度挑戰(zhàn)，是當(dāng)前最全面的多語言嵌入基準測試。

鏈接：研究論文（??https://arxiv.org/abs/2502.13595）??

09 應(yīng)該在什么時候使用 MTEB 基準測試？以及如何使用它？

MTEB 能直觀展示各模型在不同任務(wù)中的表現(xiàn)差異，幫助我們根據(jù)具體需求縮小選擇范圍。

但請注意：切勿盲目迷信 MTEB 的評分。

MTEB 分數(shù)并不能反映全貌。頂級模型間的分數(shù)差往往十分微小，MTEB 總分來自于許多不同任務(wù)的得分匯總，但你無法看出模型在不同任務(wù)之間的表現(xiàn)波動有多大。有時榜首模型僅具微弱優(yōu)勢，統(tǒng)計層面多個頂級模型可能實際表現(xiàn)相當(dāng)。研究者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)模型差距極小時，平均分數(shù)往往失去參考意義。

更務(wù)實的做法是：重點關(guān)注與您應(yīng)用場景相似任務(wù)的模型表現(xiàn)。這比追逐總分排名更有意義。無需深究每個數(shù)據(jù)集，但了解其文本類型（如新聞、科研論文或社交媒體內(nèi)容）很有幫助，通過數(shù)據(jù)集描述或瀏覽樣例即可獲取此類信息。

MTEB 雖有用，但需批判性使用。不要盲目選擇最高分模型，而應(yīng)深入挖掘最適合您任務(wù)的方案。

核心原則：沒有萬能的模型。MTEB 的存在正是為了幫我們找到某一場景的最優(yōu)解。瀏覽排行榜時請思考以下問題：

目標(biāo)語言是否被支持？
是否涉及金融/法律等專業(yè)術(shù)語？
模型體積是否適配您的硬件（如筆記本電腦）？
硬件內(nèi)存能否承載模型？
輸入長度限制是否匹配文本特征？

明確核心需求后，即可在 MTEB 排行榜中按特征篩選模型，從而找出既性能優(yōu)異又符合實際條件的模型。

10 總結(jié)建議

為 RAG 應(yīng)用選擇合適的嵌入模型時，不應(yīng)僅以基準測試分數(shù)為唯一標(biāo)準。MTEB等工具固然能提供參考，但無法展現(xiàn)全貌。關(guān)鍵在于要超越數(shù)字評分的表象，綜合考慮語言支持度、專業(yè)詞匯處理能力、內(nèi)存限制及文本長度等實際需求。

建議深入分析自身應(yīng)用場景，基于最相關(guān)的任務(wù)來對比模型表現(xiàn)。需注意，適用于他人使用場景的模型未必符合您的特定需求。

歸根結(jié)底，通過深思熟慮平衡模型性能與實際需求，才能找到最合適的模型。通過充分調(diào)研與審慎評估，您終將找到最契合的模型，為 RAG 應(yīng)用的成功奠定堅實基礎(chǔ)。

END

本期互動內(nèi)容 ??

?在您過去的 RAG 項目實踐中，在“嵌入模型選擇”這一步，踩過最大的坑是什么？

文中鏈接

[1]??https://oreil.ly/Tlt3e??

[2]??https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard??

[3]??https://arxiv.org/abs/2502.13595??

本文經(jīng)原作者授權(quán)，由 Baihai IDP 編譯。如需轉(zhuǎn)載譯文，請聯(lián)系獲取授權(quán)。

原文鏈接：

??https://levelup.gitconnected.com/how-to-choose-the-right-embedding-model-for-your-rag-application-44e30876d382??