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　　近日，浪潮信息發(fā)布"源"Yuan-EB（Yuan-embedding-1.0，嵌入模型），在C-MTEB榜單中斬獲檢索任務第一名，以78.41的平均精度刷新大模型RAG檢索最高成績，將基于元腦企智EPAI為構建企業(yè)知識庫提供更高效、精準的知識向量化能力支撐，助力用戶使用領先的RAG技術加速企業(yè)知識資產(chǎn)的價值釋放。

　　Yuan-EB（版本號Yuan-embedding-1.0） 是專為增強中文文本檢索能力而設計的嵌入模型（也稱Embedding模型），在 "源2.0" 大模型的工作基礎上，創(chuàng)新性地采用了"源2.0-M32"大模型進行數(shù)據(jù)重寫與合成，并通過索引技術、樣本排序等系列方法完成高質(zhì)量微調(diào)數(shù)據(jù)集構建，能夠有效提升RAG系統(tǒng)的檢索精度。 

　　C-MTEB是目前業(yè)內(nèi)最權威的嵌入模型測試榜單。其中，檢索任務（Retrieval）是檢索增強生成（RAG）場景下最為重要、應用最廣泛的任務能力，考察的是Embedding模型從大量的數(shù)據(jù)集中找到并返回與給定查詢最相關或最匹配的信息的過程。"源"Yuan-EB基于該任務提供的醫(yī)療、新聞、電商、娛樂等8個中文文本數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)了業(yè)界領先的海量文本檢索精度。

　　“源”Yuan-EB 在Hugging Face的C-MTEB榜單中排名第一

　　"源"Yuan-EB助力RAG檢索精度新高

　　嵌入模型在RAG流程中扮演著關鍵角色，它能夠?qū)�復雜的高維數(shù)據(jù)（例如文本、圖像或音頻）轉(zhuǎn)換為機器可理解的向量形式，直接決定了RAG檢索的精準性和效率。

　　"源"Yuan-EB通過數(shù)據(jù)準備與模型微調(diào)兩個方面的技術創(chuàng)新，實現(xiàn)了模型精度的大幅提升：

• 在數(shù)據(jù)方面，基于"源2.0"微調(diào)階段的問答數(shù)據(jù)進行清洗與篩選，構建問題（query）與文本（corpus）數(shù)據(jù)集；使用"源2.0-M32"對C-MTEB 訓練數(shù)據(jù)進行重寫與合成，通過索引技術與排序模型進行高效的難負樣本提取，完成大規(guī)模難負例樣本挖掘，形成高質(zhì)量微調(diào)數(shù)據(jù)集；
• 在微調(diào)方面，通過兩個階段的領先微調(diào)方法實現(xiàn)模型能力提升。第一階段，使用各個領域（醫(yī)療、新聞、長文本、娛樂等方向）的大規(guī)模數(shù)據(jù)進行對比學習訓練；第二階段，采用"源2.0-M32"生成的合成數(shù)據(jù)進一步微調(diào)，并使用MRL方法完成"源"Yuan-EB訓練；

　　"源"Yuan-EB為用戶提供了大模型企業(yè)知識庫應用開發(fā)的最優(yōu)模型選擇，能夠在RAG流程的多個方面起到顯著的精度提升，包括信息檢索的準確性、處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的效率、消除語義歧義、降低計算成本、增強對長文檔的處理能力以及模型魯棒性等，最大化提升RAG流程的整體性能和應用效果。

　　元腦企智EPAI集成"源"Yuan-EB，加速知識庫構建與性能提升

　　目前，"源"Yuan-EB已經(jīng)在開源社區(qū)和企業(yè)大模型開發(fā)平臺元腦企智EPAI中全面開放下載。用戶可以在元腦企智EPAI平臺中快速使用"源"Yuan-EB，并結合EPAI自研的多階段RAG技術，零代碼、低成本地基于企業(yè)數(shù)據(jù)構建大模型知識庫應用。

　　企業(yè)大模型開發(fā)平臺"元腦企智"EPAI（Enterprise Platform of AI），是浪潮信息為企業(yè)AI大模型落地應用打造的高效、易用、安全的端到端開發(fā)平臺，提供數(shù)據(jù)準備、模型訓練、知識檢索、應用框架等系列工具，支持調(diào)度多元算力和多模算法，幫助企業(yè)高效開發(fā)部署生成式AI應用、打造智能生產(chǎn)力。

　　元腦企智EPAI已經(jīng)支持超過13種類型文檔的信息識別與提取，結合創(chuàng)新的多級混合檢索策略，有效提升元腦企智EPAI在管理、解析、檢索知識庫與生成內(nèi)容方面的最終效果，幫助企業(yè)用戶實現(xiàn)基于私有數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)下的精準檢索、精準問答，確保專業(yè)場景下大模型生成內(nèi)容的準確性和可靠性，加速大模型創(chuàng)新力釋放。