Benchmarks RAG: Modelos de Incorporação, Bancos de Dados Vetoriais e Rerankers
RAG melhora a LLM confiabilidade ao fundamentar as respostas em dados externos. Avaliamos a pilha RAG em modelos de incorporação, reordenadores, bancos de dados vetoriais, frameworks e ferramentas de avaliação em precisão de recuperação, latência e qualidade.
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- RAGBenchmark14 ago
Modelos de Embedding Multimodal: Apple vs Meta vs OpenAI
Modelos de embedding multimodal se destacam na identificação de objetos, mas têm dificuldade com relações. Os modelos atuais têm dificuldade para distinguir “telefone em cima de um mapa” de “mapa em cima de um telefone”. Fizemos benchmark de 7 modelos líderes nos conjuntos MS-COCO e Winoground para medir essa limitação específica. Para garantir uma comparação…
- Vector DBBenchmark20 jul
Calculadora de Dimensionamento e Seleção de Banco de Dados Vetorial
A questão prática por trás de um banco de dados vetorial auto-hospedado para RAG é qual mecanismo se adapta a um determinado servidor e qual deles a carga de trabalho descarta. A calculadora abaixo responde a ambas, a partir do nosso benchmark de sete bancos de dados vetoriais auto-hospedados executados com recall correspondente em embeddings…
- RAGBenchmark30 jun
Os 10 melhores modelos de embedding multilíngues para RAG
Avaliamos 10 modelos de embedding multilíngues em aproximadamente 606k avaliações da Amazon em 6 idiomas (alemão, inglês, espanhol, francês, japonês, chinês). Geramos 1.800 consultas (300 por idioma), cada uma referenciando detalhes concretos da avaliação de origem. Modelos treinados para busca (separação entre consulta e documento) superam modelos maiores treinados para similaridade textual geral: e5_base (110M…