【大模型】如何为你的RAG选择Embedding模型--MMTEB引领RAG系统变革

在当前人工智能应用快速发展的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）正逐渐成为构建高效智能系统的关键。然而，支撑RAG系统核心功能的文本嵌入模型，却往往被开发者凭借经验或热门趋势随意挑选，而缺乏科学、系统的评估依据。近日，ICLR 2025接收的一项由全球五十多位专家协作完成的研究成果——MMTEB（Massive Multilingual Text Embedding Benchmark），以其覆盖250余种语言和500多项任务的超大规模评测体系，打破了“模型越大越好”的传统观念，为多语言嵌入模型选择提供了全新视角。

项目开源地址：https://github.com/embeddings-benchmark/mteb

1.嵌入模型是RAG系统成功的关键

嵌入模型在RAG架构中扮演着桥梁角色，将文本数据转化为向量表示，从而决定了检索模块的精准度和系统整体表现。过去，不少开发者在构建多语言应用时，仅依赖单一语言数据或直觉选型，导致系统在处理非英语文本时表现不尽如人意。而MMTEB的出现，则为多语种环境下的模型评测提供了一把利器，使得开发者可以基于真实任务表现做出更明智的选择。