在科技界，快速崛起和巨额交易总是备受关注。本周，MongoDB 宣布以 2.2 亿美元的价格收购 Voyage AI——一家刚成立 17 个月、在嵌入（embedding）和重排序（reranking）模型领域处于行业领先地位的 AI 初创公司。
在讨论了 RAG 的 chunking、embedding、评估指标、评估流程等技术后，我们进一步探讨 RAG 系统的实际应用。
近日，Hugging Face更新了月度榜单，智源研究院的BGE模型登顶榜首，这是中国国产AI模型首次成为Hugging Face月榜冠军。BGE在短短一年时间内，总下载量已超数亿次，是目前下载量最多的国产AI系列模型。
在本篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型（从 RAG 角度） 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型
国产大模型「日日新 5.0」已经在权威主流评测中鲨疯了。变强的背后原因竟是，来自商汤自研中文Embedding模型——Piccolo2。这是首个对标OpenAI向量长度的模型。
一周前，OpenAI 给广大用户发放福利，在下场修复 GPT-4 变懒的问题后，还顺道上新了 5 个新模型，其中就包括更小且高效的 text-embedding-3-small 嵌入模型。
前几天，OpenAI 来了一波重磅更新，一口气宣布了 5 个新模型，其中就包括两个新的文本嵌入模型。
