近日，浪潮信息發(fā)布 “源”Yuan-EB（Yuan-embedding-1.0，嵌入模型），在C-MTEB榜單中斬獲檢索任務(wù)第一名，以78.41的平均精度刷新大模型RAG檢索最高成績(jī)，將基于元腦企智EPAI為構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫(kù)提供更高效、精準(zhǔn)的知識(shí)向量化能力支撐，助力用戶(hù)使用領(lǐng)先的RAG技術(shù)加速企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)的價(jià)值釋放。

“源”Yuan-EB 在HuggingFace的C-MTEB榜單中排名第一

Yuan-EB（版本號(hào)Yuan-embedding-1.0） 是專(zhuān)為增強(qiáng)中文文本檢索能力而設(shè)計(jì)的嵌入模型（也稱(chēng)Embedding模型），在 “源2.0” 大模型的工作基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地采用了“源2.0-M32”大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)重寫(xiě)與合成，并通過(guò)索引技術(shù)、樣本排序等系列方法完成高質(zhì)量微調(diào)數(shù)據(jù)集構(gòu)建，能夠有效提升RAG系統(tǒng)的檢索精度。

C-MTEB是目前業(yè)內(nèi)最權(quán)威的嵌入模型測(cè)試榜單。其中，檢索任務(wù)（Retrieval）是檢索增強(qiáng)生成（RAG）場(chǎng)景下最為重要、應(yīng)用最廣泛的任務(wù)能力，考察的是Embedding模型從大量的數(shù)據(jù)集中找到并返回與給定查詢(xún)最相關(guān)或最匹配的信息的過(guò)程?！霸础盰uan-EB基于該任務(wù)提供的醫(yī)療、新聞、電商、娛樂(lè)等8個(gè)中文文本數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先的海量文本檢索精度。

C-MTEB榜單Retrieval任務(wù)提供8個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集

“源” Yuan-EB 助力RAG檢索精度新高

嵌入模型在RAG流程中扮演著關(guān)鍵角色，它能夠?qū)?fù)雜的高維數(shù)據(jù)（例如文本、圖像或音頻）轉(zhuǎn)換為機(jī)器可理解的向量形式，直接決定了RAG檢索的精準(zhǔn)性和效率。

“源”Yuan-EB通過(guò)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型微調(diào)兩個(gè)方面的技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了模型精度的大幅提升：

■ 在數(shù)據(jù)方面，基于“源2.0”微調(diào)階段的問(wèn)答數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與篩選，構(gòu)建問(wèn)題（query）與文本（corpus）數(shù)據(jù)集；使用“源2.0-M32”對(duì)C-MTEB 訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行重寫(xiě)與合成，通過(guò)索引技術(shù)與排序模型進(jìn)行高效的難負(fù)樣本提取，完成大規(guī)模難負(fù)例樣本挖掘，形成高質(zhì)量微調(diào)數(shù)據(jù)集；

■ 在微調(diào)方面，通過(guò)兩個(gè)階段的領(lǐng)先微調(diào)方法實(shí)現(xiàn)模型能力提升。第一階段，使用各個(gè)領(lǐng)域（醫(yī)療、新聞、長(zhǎng)文本、娛樂(lè)等方向）的大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)訓(xùn)練；第二階段，采用“源2.0-M32”生成的合成數(shù)據(jù)進(jìn)一步微調(diào)，并使用MRL方法完成“源”Yuan-EB訓(xùn)練；

“源”Yuan-EB為用戶(hù)提供了大模型企業(yè)知識(shí)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的最優(yōu)模型選擇，能夠在 RAG流程的多個(gè)方面起到顯著的精度提升，包括信息檢索的準(zhǔn)確性、處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的效率、消除語(yǔ)義歧義、降低計(jì)算成本、增強(qiáng)對(duì)長(zhǎng)文檔的處理能力以及模型魯棒性等，最大化提升RAG流程的整體性能和應(yīng)用效果。

元腦企智EPAI集成“源”Yuan-EB，加速知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與性能提升

目前，“源”Yuan-EB已經(jīng)在開(kāi)源社區(qū)和企業(yè)大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)元腦企智EPAI中全面開(kāi)放下載。用戶(hù)可以在元腦企智EPAI平臺(tái)中快速使用“源”Yuan-EB，并結(jié)合EPAI自研的多階段RAG技術(shù)，零代碼、低成本地基于企業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建大模型知識(shí)庫(kù)應(yīng)用。

企業(yè)大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)“元腦企智”EPAI（Enterprise Platform of AI），是浪潮信息為企業(yè)AI大模型落地應(yīng)用打造的高效、易用、安全的端到端開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、知識(shí)檢索、應(yīng)用框架等系列工具，支持調(diào)度多元算力和多模算法，幫助企業(yè)高效開(kāi)發(fā)部署生成式AI應(yīng)用、打造智能生產(chǎn)力。

元腦企智EPAI已經(jīng)支持超過(guò)13種類(lèi)型文檔的信息識(shí)別與提取，結(jié)合創(chuàng)新的多級(jí)混合檢索策略，有效提升元腦企智EPAI在管理、解析、檢索知識(shí)庫(kù)與生成內(nèi)容方面的最終效果，幫助企業(yè)用戶(hù)實(shí)現(xiàn)基于私有數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)檢索、精準(zhǔn)問(wèn)答，確保專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景下大模型生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可靠性，加速大模型創(chuàng)新力釋放。