RAG Benchmarks: Einbettungsmodelle, Vektordatenbanken und Reranker
RAG verbessert die LLM-Zuverlässigkeit, indem Antworten auf externe Daten gestützt werden. Wir benchmarken den RAG-Stack hinsichtlich Embedding-Modellen, Rerankern, Vektor-Datenbanken, Frameworks und Bewertungstools in Bezug auf Retrieval-Genauigkeit, Latenz und Qualität.
RAG Benchmarks: Einbettungsmodelle, Vektordatenbanken und Reranker erkunden
- RAGBenchmark14. Aug
Multimodale Embedding-Modelle: Apple vs Meta vs OpenAI
Multimodale Embedding-Modelle erkennen Objekte hervorragend, haben aber Schwierigkeiten mit Beziehungen. Aktuelle Modelle tun sich schwer, „Telefon auf einer Karte“ von „Karte auf einem Telefon“ zu unterscheiden. Wir haben 7 führende Modelle über MS-COCO und Winoground einem Benchmark unterzogen, um diese spezifische Einschränkung zu messen. Um einen fairen Vergleich zu gewährleisten, haben wir jedes Modell unter…
- Vektor-DatenbankBenchmark20. Jul
Vektordatenbank-Dimensionierungs- und Auswahlrechner
Die praktische Frage hinter einer selbst gehosteten Vektordatenbank für RAG ist, welche Engine auf einen bestimmten Server passt und welche die Arbeitslast ausschließt. Der folgende Rechner beantwortet beides, basierend auf unserem Benchmark von sieben selbst gehosteten Vektordatenbanken, die mit angeglichenem Recall auf identischen Embeddings getestet wurden. Fünf Kontrollkästchen oben im Rechner benennen fünf gängige RAG-Arbeitslasten,…
- RAGBenchmark30. Jun
Top 10 Multilinguale Embedding-Modelle für RAG
Wir haben 10 multilinguale Embedding-Modelle anhand von ~606k Amazon-Bewertungen in 6 Sprachen (Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Japanisch, Chinesisch) verglichen. Wir haben 1.800 Abfragen (300 pro Sprache) generiert, die jeweils konkrete Details aus der ursprünglichen Bewertung referenzieren. Modelle, die für die Suche trainiert wurden (Trennung von Abfrage und Dokument), übertreffen größere Modelle, die für allgemeine Textähnlichkeit…