AI构建新质生产力 合合信息Embedding模型助力专业知识应用

　　现阶段，大语言模型的飞速发展吸引着社会各界的目光，背后支撑模型应用落地的Embedding模型也成为业内关注的焦点。近期，合合信息发布了文本向量化模型acge_text_embedding（简称“acge模型”），获得MTEB中文榜单（C-MTEB）第一的成绩，相关成果将有助于大模型更快速地在千行百业中产生应用价值。

　　MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）是衡量文本嵌入模型（Embedding模型）评估指标的合集，是目前业内评测文本向量模型性能的重要参考。对应的C-MTEB则是专门针对中文文本向量的评测基准，被公认为是目前业界最全面、最权威的中文语义向量评测基准之一，为深度测试中文语义向量的全面性和可靠性提供了可靠的实验平台。

　　Embedding模型能够将单词、句子或图像特征等高维的离散数据转换为低维的连续向量，捕捉数据的语义特征和关系，被广泛应用于搜索、推荐、问答、检索增强生成、数据挖掘等领域。在互联网时代，随着信息量急剧膨胀，人们接触信息的渠道不断拓展，大量无关信息已成为信息检索的干扰项。Embedding模型能够显著提高信息搜索和问答的质量、效率和准确性，让搜索和问答引擎不再只是匹配文字，而是可以真正理解人的意图。