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  • 什麼是 Embedding?
  • 1. 理解語義
  • 2. 高效檢索
  • 3. 提升生成質量
  • 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
  • Embedding 對 RAG 系統的影響
  • 1. 檢索質量
  • 2. 系統性能
  • MaiAgent 支援的 Embedding 模型
  • MaiAgent 的 Embedding 技術優勢
  • 1. 模型選擇靈活:
  • 2. 部署方式多樣:
  • 3. 性能優化:
  • 4. 成本效益:

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  1. 生成式 AI 快速入門

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

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

Cohere Embed Multilingual v3.0 (Bedrock)
MaiAgent Embedding(開源)
OpenAI text-embedding-3-Large

特性

性能最高、雲端部署

開源、輕量、客製化程度高

強大語義理解

支援語言

多語言(包括英語、法語、德語、西班牙語、中文等)

主要針對英文,但也支持一些其他語言

多語言,尤其在英語語境下表現強大

部署方式

需要 AWS 基礎設施

可針對需求進行雲端、地端部署

僅支援雲端,資料需要送至 OpenAI

適用場景

資訊檢索、推薦系統、文本分類、翻譯

適合小型任務和基礎應用

資訊檢索、推薦系統

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

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Last updated 16 hours ago

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