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Benchmark des modèles d'embedding open source pour RAG

NVIDIA Llama-Embed-Nemotron-8B domine en précision. En termes de coût, Google EmbeddingGemma-300m est environ 4x moins cher que Nemotron au prix d'une légère perte de précision. nDCG@3 : Gain cumulé actualisé normalisé à la coupure 3. Avec un document pertinent par requête, il vaut 1 / log2(rang + 1) lorsque le document de référence se classe…

Benchmark

14 Août

Modèles d'embedding: OpenAI vs Gemini vs Voyage

Nous avons évalué 15 modèles d'embedding de texte anglais et une baseline BM25 sur plus de 500 requêtes organisées manuellement dans trois domaines de recherche documentaire : contrats juridiques (CUAD), support client (IBM TechQA) et santé (MedRAG PubMed). Voyage-3.5 arrive en tête du classement général. Perplexity Embed V1 0.6b atteint le niveau moyen-supérieur au prix…