主要观点总结
本文介绍了阿里巴巴通义实验室最新开源的GTE（General Text Embedding）系列模型，包括底座模型、文本表示模型和排序模型。该系列模型旨在提供业界领先的检索能力，支持多语言、长文档处理，且推理成本低。文章详细描述了模型的技术细节和效果评估。
关键观点总结
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作者：zyznull 本文为投稿，原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/714602435 背景 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, 简称RAG）正日益成为大模型应用中的热门范式。这种创新方法将检索与生成相结合，使得大模型在提供回答时，能够充分借助外部知识库的支撑，从而获得更为准确且丰富的内容。这不仅有效地减轻了大模型常见的误解和数据隐私问题，也提升了实时响应的能力。在RAG实施过程中，文本表示模型（Embedding model）和排序模型（Reranker model）是至关重要的两大模块。两者的目标一致，皆为检索与用户问题相关的文档，但在实现方法上却有所不同：文本表示模型首先计算每段文本的向量表示，然后通过余弦距离等方法计算它们之间的相关性分数。因此，所有文档的向量表示可以在离线阶段提前计算，在线上只需处理用户查询的向量，通过高效
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