嵌入模型的作用

嵌入模型不仅能够编码词汇本身的含义，还能捕捉词与词之间、句子与句子之间的关联关系。这意味着在向量空间中，语义相似的词会拥有相似的位置，比如：

• "queen"和"king"在向量空间中距离相近
• "man"和"woman"在向量空间中距离相近
• 搜索"男人"可能会得到"女人"、“男孩”、"丈夫"等语义相近的词

这种语义相似性搜索是基于向量空间中的距离计算，而非简单的关键词匹配，能够更好地理解自然语言的语义关系。

几乎每一个大模型公司都开发了自己的嵌入模型，并且还在不断迭代。比如

OpenAI的嵌入模型经历了多次迭代：

1. 2022年版本text-embedding-ada-002：

   • 默认维度为1536
   • 上下文长度8192
   • 不支持直接调整维度，需要通过L2标准化等方法进行降维

2. 最新版本(text-embedding-3系列)
   text-embedding-3-small：更小更快的模型
   text-embedding-3-large：性能最好的模型

   • 可以控制输出向量的维度
   • text-embedding-3-small默认维度为1536(常用的维度选择：512或256，能显著减少计算量的同时保留足够的语义信息)
   • text-embedding-3-large默认维度为3072(最高维度)
   • 成本更低
   • 支持中文

Embedding如何选择

业界公认批判指标是Huggingface推出的 CMTEB(Massive Text Embedding Benchmark)。

该指标体现Embedding模型在分类(Classification)、聚类(Clustering)、对分类(Pair Classification)、重排序(Reranking)、检索(Retrieval)等任务的表现

中文RAG如何选择适合的Embedding模型

目前约由200个模型，我们需要从中选择适合自己的。可以从以下方法作为参考

1. 选开源的模型，如果没开源的我们没法使用。查看它的参数如果评估是未知就是没开源
   

2. 筛选中文版本的，即关注C-MTEB Retrieval指标。排序看看。目前可以筛选出

3. RAG一般选embeding 维度>512的

4. 评分高的也不一定效果好，所以我们可以快速用代码测试自己文本，从而比较相似度

5. 下载前顺便看看该embedding当月的下载量

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

model_name = 'BAAI/bge-small-zh'

model = SentenceTransformer(model_name)
sentences = [
    "我喜欢吃苹果",
    "我爱吃水果",
    "今天天气很好",
    "明天会下雨",
    "人工智能很有趣",
    "机器学习是AI的分支",
    "猫咪很可爱",
    "小狗很活泼"
]
embeddings = model.encode(sentences)

print(f"✅ Embedding生成完成！")
print(f"📊 向量维度: {embeddings.shape}")
print(f"📝 测试句子数量: {len(sentences)}")

similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings)

# 打印相似度矩阵
print("\n📈 句子间相似度矩阵:")
for i, sentence1 in enumerate(sentences):
    for j, sentence2 in enumerate(sentences):
        if i < j:  # 只打印上三角，避免重复
            similarity = similarity_matrix[i][j]
            print(f"'{sentence1}' 和 '{sentence2}': {similarity:.3f}")