Embedding模型排行
时间: 2025-02-25 14:41:39 浏览: 249
### 当前流行的Embedding模型及其排名
合合信息的Embedding模型在MTEB中文榜单上取得了第一名的成绩[^1]。这表明该模型在中国市场的文本嵌入任务中表现出色。
MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)是一个综合性的评估体系,用于衡量不同文本嵌入模型的表现。此平台提供了详细的排行榜单,涵盖了多种语言环境下的多个数据集测试结果[^3]。通过访问[MTEB GitHub页面](https://github.com/embeddings-benchmark/mteb)或[Hugging Face空间](https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard),可以查看最新的全球范围内各款Embedding模型的具体评分与名次变化情况。
对于希望构建基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的应用程序而言,在选择合适的Embedding模型时需考虑具体应用场景以及可用资源状况。不同的Embedding模型具有各自的特点和适用范围;因此,针对特定的任务需求来挑选最适宜的预训练模型,并对其进行必要的调整优化是非常重要的举措之一[^2]。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_mteb_leaderboard():
url = "https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 假设表格位于第一个<table>标签内
table = soup.find('table')
rows = table.find_all('tr')[1:] # 跳过表头
leaderboard = []
for row in rows:
columns = row.find_all('td')
model_name = columns[0].text.strip()
score = float(columns[-1].text.strip())
leaderboard.append((model_name, score))
return sorted(leaderboard, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 获取并打印最新排行榜前十位
top_models = fetch_mteb_leaderboard()[:10]
for idx, (name, score) in enumerate(top_models, start=1):
print(f"{idx}. {name}: {score:.4f}")
```
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