Benchmarks RAG : Modèles d’intégration, bases de données vectorielles et rerankers
RAG améliore la fiabilité des LLM en ancrant les réponses dans des données externes. Nous évaluons la pile RAG sur les modèles d’embedding, les rerankers, les bases de données vectorielles, les frameworks et les outils d’évaluation en termes de précision de récupération, latence et qualité.
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- RAGBenchmark14 août
Models d'embedding multimodaux: Apple vs Meta vs OpenAI
Les models d’embedding multimodaux excellent à identifier les objets, mais peinent à saisir les relations. Les models actuels ont du mal à distinguer « un téléphone sur une carte » de « une carte sur un téléphone ». Nous avons benchmarké 7 models de premier plan sur MS-COCO et Winoground pour mesurer cette limitation spécifique.…
- Vector DBBenchmark20 juil
Calculateur de dimensionnement et de sélection de bases de données vectorielles
La question pratique derrière une base de données vectorielle auto-hébergée pour RAG est de savoir quel moteur convient à un serveur donné, et lequel est exclu par la charge de travail. Le calculateur ci-dessous répond aux deux, à partir de notre benchmark de sept bases de données vectorielles auto-hébergées exécuté à rappel équivalent sur des…
- RAGBenchmark30 juin
Top 10 des modèles d'embedding multilingues pour RAG
Nous avons évalué 10 modèles d’embedding multilingues sur environ 606k avis Amazon dans 6 langues (allemand, anglais, espagnol, français, japonais, chinois). Nous avons généré 1 800 requêtes (300 par langue), chacune faisant référence à des détails concrets de son avis source. Les modèles entraînés pour la recherche (séparation requête vs document) surpassent les modèles plus grands…