【算法精讲系列】MGTE系列模型，RAG实施中的重要模型

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-Multilingual系列模型，包括底座模型、文本表示模型和排序模型，支持多语言、长文档处理，具有高性能、高灵活性等特点。文章详细描述了模型构建、训练过程、效果评估以及使用方式。

关键观点总结

关键观点1: GTE-Multilingual系列模型的特点和优势

包括高性能、长文档支持、多语言处理、弹性向量表示等特性，显著提升检索和排序效果，适用于各种复杂应用场景。

关键观点2: 模型构建和训练过程

包括底座模型的构建和训练，文本表示模型和排序模型的训练过程，以及使用的技巧和方法，如弱监督训练、监督训练、对比学习损失函数、动态Batch大小等。

关键观点3: 模型的效果评估

在多个数据集上的效果评估，包括MLDR、MIRACL、MKQA、BEIR等英文多领域检索评测集合，以及MTEB多任务文本表征数据集，显示出模型的多语言、长文本处理能力。

关键观点4:

介绍了如何使用GTE-Multilingual系列模型进行文本嵌入和排序，包括使用transformers库进行模型的加载和使用。

文章预览

阿里妹导读 阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型，具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性，显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能，并支持多语言和长文本处理，适用于各种复杂应用场景。 一、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 ………………………………