Embedding 模型

什麼是 Embedding？

在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 處理過程中，Embedding 的核心任務是將經由 Parser 處理後的大量文本資料，例如文檔、知識庫內容，轉換成電腦能夠理解和比較的數值形式——即向量（vectors）。

這個轉換過程使得 RAG 系統能夠：

1. 理解語義

Embedding 模型捕捉文字的深層語義含義，而不僅僅是表面詞彙。這意味著即使查詢和文檔中的措辭不同，只要語義相近，系統也能識別它們的關聯性。

2. 高效檢索

將文本轉換為向量後，系統可以利用高效的向量相似度搜索算法，快速從龐大的資料庫中找到與用戶查詢最相關的文本片段。

3. 提升生成質量

檢索到的相關文本片段會被提供給大型語言模型（LLM）作為上下文參考，從而幫助 LLM 生成更準確的回答。

Embedding 在 MaiAgent 的 RAG 技術中發揮兩項關鍵作用

1. 將知識庫資料內容轉換為向量 ，並儲存在向量資料庫中

2. 將使用者的問題向量化，與資料庫中向量進行相似度比對，找出最相關內容

RAG 流程

簡單來說，Embedding 是 RAG 系統的基石，它將非結構化的文本資料轉化為可計算、可比較的向量，是實現精準資訊檢索和高質量內容生成的關鍵前置步驟。

Embedding 對 RAG 系統的影響

1. 檢索質量

• 語義理解深度：高質量的 Embedding 模型能夠更準確地捕捉文本的語義內涵，提升檢索的相關性

• 上下文感知：優秀的 Embedding 能夠理解文本的上下文關係，確保檢索結果的連貫性

• 多語言支援：強大的多語言 Embedding 模型能夠處理跨語言的知識檢索需求

2. 系統性能

• 檢索速度：Embedding 模型的向量維度和計算效率直接影響檢索響應時間

• 資源消耗：不同 Embedding 模型對計算資源的需求不同，影響系統的擴展性

• 並行處理：高效的 Embedding 模型能夠支援大規模並行檢索

MaiAgent 支援的 Embedding 模型

模型名稱	模型開發商	產地	特性	開源	部署方式	MTEB 平均成績
Cohere Embed v4.0	Cohere	加拿大	支援多語言、性能最高	否	需使用雲端 API 推論服務	尚未公開，可參考 v3.0 為 64.47
Cohere Embed Multilingual v3.0 (Bedrock)	Cohere	加拿大	支援多語言、性能高	否	需使用雲端 API 推論服務	64.47
OpenAI text-embedding-3-Large	OpenAI	美國	多語言（尤其在英語語境下表現強大）、性能中等	否	需使用雲端 API 推論服務	64.68
EmbeddingGemma	Google	美國	開源、支援多語言、輕量	是	可針對需求部署於雲端或地端 GPU	61.15
Mxbai-embed-large	Mixedbread AI	美國	開源、效能與資源平衡佳；長上下文表現強	是	可針對需求部署於雲端或地端 GPU	64.68
BGE-Large	BAAI	中國	開源、支援多語言、輕量	是	可針對需求部署於雲端或地端 GPU	64.23
Nomic-embed-text	Nomic AI	美國	開源、輕量	是	可針對需求部署於雲端或地端 GPU	62.39
Qwen3-Embedding 0.6B	Alibaba	中國	開源、輕量	是	可針對需求部署於雲端或地端 GPU	61.82
Granite-embedding-278m-multilingual	IBM	美國	開源、多語言、輕量	是	可針對需求部署於雲端或地端 GPU	56.1

為確保語意表示的精確性與檢索準確度，MaiAgent 所提供的 Embedding 模型將依據MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）標準進行選型與評估。MTEB為目前主流的語意向量化模型比較基準，涵蓋多種任務類型，包含：

• Retrieval（語意檢索）

• Classification（分類）

• Clustering（聚類）

• Reranking（重排序）

• STS（Semantic Textual Similarity 語意相似度）

• Summarization / QA / Pair Classification 等

MaiAgent 的 Embedding 技術優勢

1. 模型選擇靈活：

提供多種 Embedding 模型選擇，滿足不同需求

2. 部署方式多樣：

支援雲端和本地部署，確保數據安全

3. 性能優化：

針對 RAG 場景進行特別優化，提供最佳檢索效果

4. 成本效益：

根據實際需求選擇合適的模型，平衡性能和成本