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合合信息acge模型获C-MTEB第一，文本向量化迎来新突破前言：在当今时代，大型语言模型以其惊人的发展速度和广泛的应用前景，正成为全球科技界的瞩目焦点。这些模型的强大能力，源自于背后默默支撑它们的Embedding技术——一种将语言转化为机器可理解的数值向量的关键技术。随着大型语言模型的不断突破，Embedding模型的重要性日益凸显，成为推动人工智能领域向前发展的核心动力。在这个充满无限可能的领域，每一次技术的飞跃都预示着新的变革和机遇。在最近落幕的MTEB中文榜单（C-MTEB）竞赛中，合合信息凭借其创新的文本向量化模型acge_text_embedd

In-batch negatives Embedding模型介绍与实践语义索引（可通俗理解为向量索引）技术是搜索引擎、推荐系统、广告系统在召回阶段的核心技术之一。语义索引模型的目标是：给定输入文本，模型可以从海量候选召回库中快速、准确地召回一批语义相关文本。语义索引模型的效果直接决定了语义相关的物料能否被成功召回进入系统参与上层排序，从基础层面影响整个系统的效果。

搜索引擎RAG召回效果评测MTEB介绍与使用入门RAG 评测数据集建设尚处于初期阶段，缺乏针对特定领域和场景的专业数据集。市面上常见的 MS-Marco 和 BEIR 数据集覆盖范围有限，且在实际使用场景中效果可能与评测表现不符。目前最权威的检索榜单是 HuggingFace MTEB，今天我们来学习使用MTEB，并来评测自研模型recall效果。