語義資料模型的最佳化涉及多個導向，選擇合適的嵌入模型是其中至關重要的步驟。不同的嵌入模型，例如開源的 gte-base-en-v1.5 或是 OpenAI 的 text-embedding-3-large，以及 Cohere 的 cohere-embed-english-v3.0，它們的效能和成本各有不同，需要根據實際應用場景選擇。除了選擇模型，微調嵌入模型使其更貼合特定領域資料也能提升模型效能。此外，在嵌入內容中加入後設資料，例如作者、日期、類別等資訊，可以豐富語義關聯性，進而提升檢索的精準度。針對 RAG（Retrieval Augmented Generation）應用，可以透過查詢變異、格式化輸入資料以及高階檢索等技術來最佳化效能。這些技術可以提升檢索系統對複雜查詢的理解能力，進而提升整體應用效能。
實驗不同的嵌入模型
在最佳化語義資料模型時，實驗不同的嵌入模型是一個重要的步驟。不同的嵌入模型可以對語義資料模型的效能產生不同的影響，因此您需要選擇最適合您應用程式需求的嵌入模型。
微調嵌入模型
微調嵌入模型是最佳化語義資料模型的另一個重要步驟。透過微調嵌入模型，您可以使其更好地適應您的應用程式的需求，從而提高檢索準確度和整體效能。
包含後設資料以最大化語義相關性
包含後設資料在嵌入內容中可以幫助最大化語義相關性。後設資料可以提供有關資料的額外資訊，例如作者、日期和類別等，這些資訊可以幫助提高檢索準確度。
最佳化 RAG 使用案例
最佳化 RAG 使用案例需要使用不同的技術，例如查詢變異、格式化輸入資料和高階檢索。這些技術可以幫助提高 RAG 應用程式的效能和準確度。
查詢變異
查詢變異是一種技術，涉及修改查詢以提高檢索準確度。透過修改查詢，您可以使其更好地適應您的應用程式的需求，從而提高檢索準確度。
格式化輸入資料
格式化輸入資料是最佳化 RAG 使用案例的另一個重要步驟。透過格式化輸入資料，您可以使其更容易被檢索系統理解，從而提高檢索準確度。
高階檢索
高階檢索是一種技術，涉及使用複雜的查詢和篩選來提高檢索準確度。透過使用高階檢索，您可以使您的應用程式更好地適應複雜的查詢和需求，從而提高整體效能。
圖表翻譯：
此圖表示最佳化語義資料模型的流程。首先，需要最佳化語義資料模型（A），然後可以採取不同的方法，包括實驗不同的嵌入模型（B）、微調嵌入模型（C）、包含後設資料（D）和最佳化 RAG 使用案例（E）。在最佳化 RAG 使用案例中，可以使用查詢變異（F）、格式化輸入資料（G）和高階檢索（H）等技術。
執行環境與技術需求
要執行本章節的程式碼，需要滿足以下幾個技術需求：
- 一個具有Python 3.x環境的程式設計平臺。
- 一個能夠在本地執行開源嵌入模型（如gte-base-en-v1.5）的程式設計環境。
- 一個OpenAI API金鑰。若要建立API金鑰，請參考OpenAI的檔案。
嵌入式模型與向量嵌入
向量嵌入是語義資料模型的基礎，作為機器可解釋的思想和關係表達。嵌入式模型將物體表示為多維空間中的點，連線了智慧應用中各個語義資料片段。向量之間的距離與語義相似度相關。利用這個語義相似度評分，可以檢索出原本難以連線的相關資訊。這一概念在各種使用案例中都成立，不論是RAG、推薦系統、異常檢測或其他應用。
一個更適合使用案例的嵌入模型可以提高準確度和效能。嘗試不同的嵌入模型並在領域特定資料上對其進行微調，可以幫助確定哪一個模型是某個特定使用案例的最佳選擇，進一步提高其有效性。
嘗試不同的嵌入模型
在構建智慧應用時，可以嘗試不同的預先訓練好的嵌入模型。不同的模型具有不同的準確度、成本和效率，其效能可能會根據具體應用和資料而有顯著差異。透過這種嘗試，可以找出最適合使用案例的嵌入模型。
下面列出了截至2024年春季的一些流行的嵌入模型，來自Hugging Face Massive Test Embedding Benchmark（MTEB）排行榜：
| 嵌入模型名稱 | 開發者 | 是否開源 | 嵌入長度 | 平均評分 |
|---|---|---|---|---|
| text-embedding-3-large | OpenAI | 否 | 3072 | 64.59 |
| cohere-embed-english-v3.0 | Cohere | 否 | 1024 | 64.47 |
| gte-base-en-v1.5 | Alibaba | 是 | 768 | 64.11 |
內容解密：
這裡提到的嵌入模型是根據文字的，並且每個模型都有其特定的嵌入長度和平均評分。這些評分是根據多種基準計算得出的，反映了每個模型在不同任務中的效能。選擇適合的嵌入模型對於提高智慧應用的準確度和效率非常重要。
圖表翻譯：
graph LR
A[嵌入模型選擇] --> B[效能評估]
B --> C[準確度提高]
C --> D[效率最佳化]
D --> E[智慧應用效能提升]
這個圖表展示了嵌入模型選擇、效能評估、準確度提高、效率最佳化以及最終的智慧應用效能提升之間的關係。選擇合適的嵌入模型對於整個過程至關重要。
從商業價值與使用者經驗的雙重角度來看，選擇合適的嵌入模型是構建高效能語義資料模型的關鍵。本文深入探討了不同的嵌入模型選擇策略、微調技巧以及後設資料整合方法，並分析瞭如何最佳化 RAG 使用案例以提升檢索準確度和整體效能。
評估多種嵌入模型，如 OpenAI 的 text-embedding-3-large、Cohere 的 cohere-embed-english-v3.0 以及開源的 gte-base-en-v1.5，可以發現，即使是開源模型在特定任務中也能展現出與商業模型相媲美的效能。這為資源有限的團隊提供了更多選擇，也突顯了技術選型時成本效益的重要性。技術限制在於，不同模型的效能差異取決於特定應用場景和資料集特性，需要經過嚴謹的實驗和評估才能找到最佳方案。實務上，建議開發者根據專案需求和預算，優先選擇開源模型進行測試，並逐步評估商業模型的潛在效益。
展望未來，隨著開源社群的蓬勃發展和技術的持續迭代，預期會有更多高效能的開源嵌入模型出現，進一步降低技術門檻，並推動語義資料模型在更廣泛領域的應用。同時，模型輕量化和邊緣佈署也將成為重要的發展方向，以滿足不同裝置和應用場景的需求。玄貓認為，深入理解嵌入模型的特性和應用技巧，並結合實際業務需求進行客製化調優，將是未來釋放語義資料模型巨大潛力的關鍵。
