闭源与开源嵌入模型比较以及提升语义搜索效果的技术探讨

文章预览

上图为执行语义搜索前的聚类演示 ，嵌入技术是自然语言处理的核心组成部分。虽然嵌入技术的应用范围广泛，但在检索应用中的语义搜索仍是其最常见的用途之一。 尽管知识图谱等可以提升检索的准确率和效率，但标准向量检索技术仍然具有其实用价值。许多文章讨论了如何从语义搜索结果中过滤无关内容，这也是本文将要探讨的主题。我们将使用聚类和重新排序等技术来实现这一目标。 本文的另外一个主要重点是比较不同规模的开源和闭源嵌入模型。 我们将比较MTEB排行榜上排名靠前9种不同嵌入模型。这将帮助你了解大型模型与小型模型的性能差异，以及随着规模扩大可能产生的成本。 如果你曾使用过OpenAI的模型生成嵌入，你可能会好奇它与其他模型的效果对比到底如何呢？ 对于不熟悉嵌入概念的读者，这里简要回顾一下：当我们为每段 ………………………………