中 英双语语义表征模型提升RAG检索性能
bce-embedding-base_v1是一个针对检索增强生成(RAG)优化的中英双语语义表征模型。该模型在中英文语义搜索和问答任务中表现出色,适用于多个领域,并可方便地集成到langchain和llamaindex等框架。无需特殊指令,bce-embedding-base_v1能高效召回相关文本,为RAG应用提供可靠的语义基础。
bce-embedding-base_v1是由网易有道开发的一款双语和跨语种语义表征模型。该项目旨在解决中英双语环境下的语义检索和RAG(检索增强生成)场景中的问题,为用户提供高效、精准的语义表征解决方案。
该模型具备出色的中英双语和跨语种语义表征能力,能够有效消除中英语言之间的差异。依托有道翻译引擎的强大实力,模型在单语、双语和跨语种场景中都表现优异。
专门针对RAG应用场景进行了优化,可以适配翻译、摘要和问答等多种任务类型。在问题理解方面做了特别优化,使其更适合真实业务场景的需求。
采用双重检索机制:
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