RAG Ölçümleri: Gömme Modelleri, Vektör Veritabanları ve Yeniden Sıralayıcılar
RAG, yanıtları harici verilere dayandırarak LLM güvenilirliğini artırır. RAG yığınını, embedding model'ler, reranker'lar, vektör veritabanları, framework'ler ve değerlendirme araçları karşısında getirme doğruluğu, gecikme ve kalite açısından kıyaslıyoruz.
RAG Ölçümleri: Gömme Modelleri, Vektör Veritabanları ve Yeniden Sıralayıcılar Keşfedin
- RAGKıyaslama14 Ağu
Çok Modlu Embedding Modelleri: Apple vs Meta vs OpenAI
Çok modlu embedding modelleri nesneleri tanımada başarılıdır, ancak ilişkilerde zorlanır. Mevcut modeller “haritadaki telefon” ile “telefondaki harita”yı ayırt etmekte zorlanır. Bu spesifik sınırlılığı ölçmek için MS-COCO ve Winoground genelinde 7 önde gelen modeli benchmarkladık. Adil bir karşılaştırma sağlamak için her modeli aynı koşullar altında NVIDIA A40 donanımı ve bfloat16 hassasiyetiyle değerlendirdik. Bu deterministik kurulum, hangi…
- Vektör VeritabanıKıyaslama20 Tem
Vektör Veritabanı Boyutlandırma ve Seçim Hesaplayıcı
RAG için kendi kendine barındırılan bir vektör veritabanının arkasındaki pratik soru, hangi motorun belirli bir sunucuya uyduğu ve hangisini iş yükünün elediğidir. Aşağıdaki hesaplayıcı, aynı embedding'ler üzerinde eşleşen geri çağırma oranında çalıştırılan yedi kendi kendine barındırılan vektör veritabanına ait kıyaslama sonuçlarımızdan her ikisini de yanıtlıyor. Hesaplayıcının üst kısmındaki beş onay kutusu, beş yaygın RAG iş…
- RAGKıyaslama30 Haz
En İyi 10 Çok Dilli Embedding Model'leri RAG için
10 çok dilli embedding model'ini ~606k Amazon yorumu üzerinde 6 dilde (Almanca, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Japonca, Çince) kıyasladık. 1.800 sorgu oluşturduk (dil başına 300), her biri kaynak incelemesinden somut ayrıntılara değinir. Arama için eğitilmiş modeller (sorgu vs belge ayrımı), genel metin benzerliği için eğitilmiş daha büyük modellerden daha iyi performans gösterir: e5_base (110M parametre), 5x…