0、背景落地

在生成式人工智能(GenAI)領(lǐng)域，檢索增強(qiáng)生成(RAG)作為一種策略脫穎而出，它通過集成外部數(shù)據(jù)來擴(kuò)充像 ChatGPT 這樣的大型語言模型(LLM)的現(xiàn)有知識庫。

RAG 系統(tǒng)核心涉及三種關(guān)鍵的人工智能模型組件：嵌入(Embedding)模型負(fù)責(zé)將信息轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)向量，重排名(Reranker)模型則用于優(yōu)化搜索結(jié)果，而強(qiáng)大的基礎(chǔ)語言模型確保了豐富的語境理解和生成。

本篇文章旨在指導(dǎo)您依據(jù)數(shù)據(jù)特性及目標(biāo)領(lǐng)域，比如：金融專業(yè)，來挑選最合適的嵌入模型，從而最大化 RAG 系統(tǒng)的效能與準(zhǔn)確性。

1、文本數(shù)據(jù)：MTEB 排行榜

HuggingFace 推出的 MTEB leaderboard 是一個(gè)綜合性的文本嵌入模型比較平臺，讓您可以一覽各模型的綜合性能表現(xiàn)。

為了滿足向量搜索的需求，建議優(yōu)先關(guān)注“Retrieval Average”這一列，并按降序排列，以識別在檢索任務(wù)中表現(xiàn)最優(yōu)的模型。在此基礎(chǔ)上，尋找那些內(nèi)存占用小、效率高的佼佼者。

• 嵌入向量維度指的是模型輸出向量的長度，即函數(shù) f 將輸入 x 轉(zhuǎn)化為向量 y 的 y 部分，體現(xiàn)了模型對文本特征的編碼深度。
• 而最大 Token 數(shù)則是模型能夠處理的文本片段的最大長度，相當(dāng)于函數(shù) f中的輸入 x，影響著單次請求能包含的信息量。

在篩選理想模型時(shí)，您不僅可根據(jù)檢索性能排序，還能夠依據(jù)特定條件進(jìn)一步篩選：

• 語言支持：涵蓋法語、英語、中文、波蘭語等多語種。（示例篩選：task=retrieval, Language=chinese）
• 領(lǐng)域適應(yīng)：針對法律文本的專業(yè)應(yīng)用。（如：task=retrieval, Domain=law）

值得注意的是，MTEB上的排名可能因新公開的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而有所偏差，某些模型的評分可能存在虛高現(xiàn)象。因此，參考 HuggingFace 的官方博客，學(xué)習(xí)如何辨別模型排名的真實(shí)可靠性顯得尤為重要。在訪問每個(gè)模型的“模型卡片”頁面時(shí)，以下幾個(gè)步驟至關(guān)重要：

• 深入探究訓(xùn)練詳情：查找相關(guān)博客和研究論文，這些資料會詳細(xì)介紹模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、任務(wù)設(shè)定等關(guān)鍵信息。
• 留意模型來源：知名機(jī)構(gòu)或公司的模型往往更值得信賴。比如：voyage-lite-02-instruct 模型的卡片缺少與其同系列其他模型的關(guān)聯(lián)信息，暗示其可能存在過擬合問題，不推薦實(shí)際部署。

基于上述考量，我建議使用 Snowflake 新推出的“snowflake-arctic-embed-1”模型。該模型不僅在排名上表現(xiàn)搶眼，而且以其較小的體積適合在有限資源的設(shè)備上運(yùn)行，此外，模型卡片提供的博客和論文鏈接也增加了其透明度和可信度。

2、圖像數(shù)據(jù)：ResNet50

如果您希望查找與某張圖片風(fēng)格或內(nèi)容相似的其他圖片，比如：搜尋更多關(guān)于蘇格蘭折耳貓的圖像資料，一種方法是上傳一張?jiān)撈贩N貓的照片，并利用圖像搜索引擎去發(fā)掘類似圖片。

ResNet50 作為一種廣泛采納的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型，自2015年微軟基于 ImageNet 數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練成果以來，便成為了圖像識別領(lǐng)域的基石之一。

類似地，在面對視頻搜索需求時(shí)，ResNet50 能夠發(fā)揮作用，通過將視頻分解成一系列靜態(tài)幀，對每一幀應(yīng)用模型以生成對應(yīng)的嵌入向量。隨后，基于這些向量進(jìn)行相似性比對，系統(tǒng)能夠甄選出與查詢視頻最為接近的視頻內(nèi)容，從而為用戶提供高度匹配的搜索結(jié)果。

3、音頻數(shù)據(jù)：PANNs

就如同圖像搜索一樣，您也能夠依據(jù)提供的音頻片段去探尋類似的音頻內(nèi)容。

PANNs（預(yù)訓(xùn)練音頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）作為一種主流的音頻檢索 Embedding 模型，其優(yōu)勢在于它基于龐大的音頻資料庫進(jìn)行了預(yù)先訓(xùn)練，對此在音頻分類與標(biāo)簽分配等任務(wù)上展現(xiàn)出卓越的能力。

4、多模態(tài)圖像與文本數(shù)據(jù)：SigLIP 或 Unum

近年來，一系列旨在對文本、圖像、音頻及視頻等多種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合訓(xùn)練的 Embedding 模型應(yīng)運(yùn)而生。這些創(chuàng)新模型能夠在統(tǒng)一的向量空間框架下，有效把握并表達(dá)不同形態(tài)的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的深層語義信息。

多模態(tài) Embedding 技術(shù)的發(fā)展，使得跨領(lǐng)域的應(yīng)用如文本導(dǎo)向的圖像檢索、圖像內(nèi)容的自動生成描述，乃至圖像間的相似性搜索成為可能，極大地拓寬了人工智能的應(yīng)用范疇。

2021年，OpenAI 發(fā)布的 CLIP 作為 Embedding 模型的典范，開辟了新領(lǐng)域，盡管其定制化微調(diào)的需求增加了使用的復(fù)雜度。這一挑戰(zhàn)隨后在2024年迎來了轉(zhuǎn)機(jī)，谷歌推出了 SigLIP（Sigmoidal-CLIP），該模型憑借在 zero-shot prompt 任務(wù)上的出色表現(xiàn)，顯著降低了部署難度，提升了用戶體驗(yàn)。

與此同時(shí)，輕量級的小型 LLM（語言模型）日益受到青睞。它們的吸引力在于能夠擺脫對高端云計(jì)算資源的依賴，輕松實(shí)現(xiàn)在個(gè)人筆記本上的運(yùn)行。這些“小而美”的模型，因內(nèi)存占用低、響應(yīng)速度快以及處理效率高的特點(diǎn)，正逐步改變著 AI 應(yīng)用的格局。Unum 等平臺更是提供了集成多模態(tài)功能的小型 Embedding 模型，進(jìn)一步推動了 AI 技術(shù)的普及與應(yīng)用便捷性。

5、多模態(tài)文本、音頻、視頻數(shù)據(jù)

多模態(tài)的文本-音頻 RAG（檢索增強(qiáng)的生成）系統(tǒng)廣泛采納了多模態(tài)生成型 LLMs。此過程啟始于音頻信息的文本化轉(zhuǎn)換，創(chuàng)造音頻-文本配對，繼而將文本內(nèi)容編碼為 Embedding 形式的向量，以便利用 RAG 機(jī)制進(jìn)行常規(guī)的文本查詢。最終階段涉及將檢索到的文本逆向關(guān)聯(lián)回相應(yīng)的音頻片段。

OpenAI 的 Whisper 技術(shù)在這方面起到了橋接作用，它能夠?qū)崿F(xiàn)語音到文本的高效轉(zhuǎn)寫。相反地，OpenAI 還開發(fā)了 Text-to-Speech（TTS）模型，完成了從文本到語音的逆向轉(zhuǎn)換，豐富了多模態(tài)交互的閉環(huán)。

至于多模態(tài)文本-視頻的 RAG 應(yīng)用，則采取了類似的策略，先將復(fù)雜的視頻內(nèi)容簡化為可處理的文本描述，經(jīng) Embedding 轉(zhuǎn)化后執(zhí)行文本查詢，最后輸出相關(guān)的視頻片段作為檢索成果。

OpenAI 的創(chuàng)新工具 Sora，則在文本到視頻的生成領(lǐng)域展現(xiàn)了非凡能力，與 Dall-E 在圖像生成領(lǐng)域的成就相似，Sora 僅需用戶輸入文本提示，即可借助強(qiáng)大的 LLM 生成對應(yīng)的視頻內(nèi)容。Sora 的靈活性不僅限于文本，還能基于靜態(tài)圖像或現(xiàn)有視頻進(jìn)行視頻的衍生創(chuàng)作，進(jìn)一步拓展了多模態(tài)內(nèi)容生成的邊界。

Milvus目前已經(jīng)集成了主流的Embedding模型，體驗(yàn)鏈接：???https://milvus.io/docs/embeddings.md??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

原文鏈接：????https://mp.weixin.qq.com/s/IKyF7k_vswDnaCosylw2kA???