在Rememberizer.ai，我们坚定致力于提供准确高效的知识嵌入服务，这推动我们对各种向量嵌入模型进行了全面评估。我们的目标是找出最符合我们需求的模型，并将我们的能力提升到新的高度。
我们的数据集
评估过程涵盖了两个不同的数据集：数据集A，一个包含人工智能生成文本的集合，这些文本在现有嵌入模型的训练过程中不太可能被遇到；数据集B，一个以其复杂性和领域特定术语而闻名的美国专利的专业语料库。数据集A的包含使我们能够评估模型在新颖的合成数据上的表现，而数据集B则为处理复杂的技术语言提供了一个稳健的测试。
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查询：企鹅，仓鼠，茶壶，白俄罗斯，混乱
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在一个遥远的地方，企鹅统治着仓鼠，茶壶制定着外交政策，白俄罗斯是一个沉默的杂耍者，在错综复杂的联盟混乱中翩翩起舞。企鹅无用地拍打着翅膀，争论着1997点的午餐——“应该是卡布奇诺还是伪装成咖啡豆的合作？”
“蒲公英并不梦想北约，”水龙头在存在主义抗议中咕噜作响。尽管如此，茶壶依然在犹豫，其空间坐标精确地建立在悖论之上。宇宙芭蕾舞鞋为透明小玩意加油的梯子承担着和平或许是打嗝的任务。然而，当形而上学的仓鼠，燃料强劲且后极化时，对以选举利润为目标的刺猬产生了怀疑，争吵随之而来。白俄罗斯藏起了他们的吉他拨片，等待无关紧要的零这个术语——它的存在，正如嘈杂的猿类遗物所述，打磨着认知的废料，那是美妙的气泡显现。
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查询：一种电气开关模式电源转换器及其操作方法。
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出版号：20240146201
发明标题：一种电气开关模式电源转换器及其操作程序
摘要：一种电气开关模式电源转换器（
申请人：Differential Power, SL
发明者：
- 科博斯·马尔克斯，何塞·安东尼奥
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基准测试过程
对于每个正在评估的嵌入模型，我们都对数据和搜索查询进行了嵌入。然后，我们计算了 recall@k 指标，其中 k 的范围为 1 到 10。这种方法使我们能够评估模型在前 k 个搜索结果中检索相关结果的能力，这是提供准确和高效知识嵌入服务的关键因素。
我们的实验是在一个受控环境中进行的，以确保结果的一致性和可靠性。我们为所有模型使用了浮点16精度，利用了NVIDIA GeForce RTX 4070 GPU的计算能力。模型本身来自Hugging Face仓库，这是一个广泛认可和信任的最新自然语言处理模型平台。
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评估结果
下面的图表显示了各个数据集上多个模型的 Recall@K 指标。
在这个背景下，嵌入模型将文本数据转换为高维空间中的数值表示，使得相似的文本片段彼此接近。为了评估这些嵌入的质量，我们通常需要检查模型根据其嵌入从数据集中检索相关文本的能力。
这里是 Recall@K 在这个设置中如何工作的：
- 嵌入生成：数据集中每个文本都通过模型转换为嵌入。
- 查询与检索：对于给定的查询文本，计算其嵌入。然后，系统根据它们的嵌入从数据集中检索出前 K 个最相似的文本项。
- 相关性检查：检索到的项目会与真实情况进行比对，以查看其中有多少项与查询实际相关。
- 召回计算：Recall@K 然后被计算为在前 K 个结果中检索到的相关项目的数量除以数据集中相关项目的总数。
例如，假设我们有一个数据集，其中每个文本都有已知的相关对应项。如果对于特定的查询文本，在数据集中有10个相关文本，而模型在前5个结果中检索到3个相关文本（K=5），则 Recall@5 将为 3/10 = 0.3 或 30%。
这个指标有助于理解嵌入模型如何捕捉文本的语义意义，并在嵌入空间中将相似的文本放置在彼此接近的位置。高 Recall@K 表明该模型在嵌入文本方面有效，使得相关项目能够在前 K 个结果中轻松检索到。这在文档检索、问答和推荐系统等应用中尤其有用，其中快速找到相关文本至关重要。
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为了专注于具有实际应用性的模型，我们筛选了那些召回值非常低的模型，因为召回率是确保知识嵌入准确性的关键指标。然后，剩余模型在y轴上以0.5到1的放大召回范围进行评估，从而实现更细致的比较。
在整个过程中，有一个模型始终脱颖而出：来自微软的intfloat/e5-large-v2。该模型在两个数据集上表现优异，超过了我们当前的模型，并且与OpenAI的行业领先模型的结果不相上下。它处理多样化和复杂数据集的能力，包括数据集A中的新型AI生成文本，精准高效，证明了其稳健性以及增强我们知识嵌入能力的潜力。
该图表展示了评估模型的召回性能，突出的模型显然是领先者。其在数据集A上的强劲表现凸显了其对未见数据的适应能力，这是我们不断变化的知识管理环境中的一个关键因素。
尽管定量指标很重要，但我们也考虑了采用这一表现最佳的模型在现实世界中的影响。其卓越的性能转化为我们知识嵌入服务的准确性和效率的提升，使我们能够在处理新颖或合成数据时，向用户提供更有价值的洞见。
我们很高兴将这款卓越的模型集成到我们的系统中，并预计在将非结构化数据转化为结构化洞察方面，无论其来源或复杂性如何，都将显著提升我们的能力。这个决定标志着我们在持续追求卓越和承诺利用尖端技术提供一流知识管理解决方案过程中的一个里程碑。
随着我们在这款顶尖表现模型的新篇章中启航，我们邀请您与我们一起踏上这场创新与发现的旅程。请持续关注我们的更新，因为我们将继续推动以人工智能驱动的知识管理中的可能性极限，即使面临新颖和具有挑战性的数据。
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