RAG Benchmarks: modelli di embedding, database vettoriali e reranker
RAG migliora l'affidabilità di LLM ancorando le risposte a dati esterni. Valutiamo lo stack RAG attraverso modelli di embedding, reranker, database vettoriali, framework e strumenti di valutazione in termini di accuratezza di recupero, latenza e qualità.
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- RAGBenchmark14 ago
Model di embedding multimodali: Apple vs Meta vs OpenAI
I model di embedding multimodali eccellono nell'identificare oggetti ma faticano con le relazioni. I model attuali faticano a distinguere “telefono su una mappa” da “mappa su un telefono”. Abbiamo benchmarkato 7 model di punta su MS-COCO e Winoground per misurare questa specifica limitazione. Per garantire un confronto equo, abbiamo valutato ogni model in condizioni identiche…
- Vector DBBenchmark20 lug
Calcolatore per il dimensionamento e la scelta di database vettoriali
La domanda pratica dietro un database vettoriale self-hosted per RAG è quale motore si adatta a un dato server, e quale il carico di lavoro esclude. Il calcolatore qui sotto risponde a entrambe, dal nostro benchmark di sette database vettoriali self-hosted eseguiti con recall abbinata su embedding identici. Cinque caselle di controllo nella parte superiore…
- RAGBenchmark30 giu
I migliori 10 modelli di embedding multilingue per RAG
Abbiamo testato 10 modelli di embedding multilingue su ~606k recensioni Amazon in 6 lingue (tedesco, inglese, spagnolo, francese, giapponese, cinese). Abbiamo generato 1.800 query (300 per lingua), ciascuna con riferimenti a dettagli concreti della recensione di origine. I modelli addestrati per la ricerca (separazione query vs documento) superano modelli più grandi addestrati per la similarità…