随着 RAG 系统 (Retrieval-Augmented Generation) 优化成为企业有效利用其内部语料库的战略重点，LightOn 推出 GTE-ModernColBERT，这是一种设计用于重新定义复杂和专业环境中信息检索实践的多向量迟滞交互模型。
单向量模型由于其实施简单和在通用任务上的有效性，现已主导信息检索管道。然而，在面对更复杂的内容时，如长序列、技术词汇或模棱两可的表达，这种方法的局限性显露无遗。
正是在这一领域，GTE-ModernColBERT 引入了一项重大进步。其迟滞交互架构能够在标记化表示中保持细粒度，而不是将文档压缩为单个向量，它维持详细的向量分布，确保查询与文档相关段落之间的更精确匹配。这种方法对处理专业、法律、科学和法规文档的组织特别有效。
GTE-ModernColBERT 基于 ModernBERT，这是 LightOn 去年12月推出的著名 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 的优化版本。旨在满足欧洲企业在数据管理和合规方面的需求，它可以处理多达 8192 个标记的文档，同时保证较低延迟和更好的成本控制。
它还利用了 LightOn 开发的开源库 PyLate，该库优化了 ColBERT 模型的训练，并简化了其在信息检索管道中的集成。其简约的方法使研究人员和工程师能够快速实现可重复性，仅需 80 行代码即可实现优化实施。
性能
在性能方面，GTE-ModernColBERT 是第一个在 BEIR 基准测试中超越 ColBERT-small 的模型，BEIR 是该领域最严格的标准之一。它评估了18个异构数据集，涵盖了各种用途，如生物医学检索、开放性问题解答、论点分析、社区论坛和科学知识库。GTE-ModernColBERT 的平均得分为 54.89，而 ColBERT-small 为 53.79，展示了更好的跨领域泛化能力，这对于混合和结构不良的文档环境是一个重要的优势。
由于其与 QDrant、LanceDB、Weaviate 和 Vespa 等主流向量数据库的优化兼容性，它为法律分析、技术文档、客户支持或科学研究等应用的 RAG 系统的实施提供了便利。
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