Weaviate 分享嵌入模型选型方法
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Weaviate 分享嵌入模型选型方法
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AI 综述
Weaviate 发布视频与博文，讲解如何为具体数据和任务选择嵌入模型，称没有通用最优模型，应从应用场景出发评估。文中以 OpenAI 大小两个嵌入模型在小规模糕点数据集上的对比为例，二者平均精度与召回率持平（0.5 和 0.58），说明模型更大不一定更好。 Weaviate 称，起步只需 50 至 100 个手工标注对象和少量带相关性判断的查询。其 Embeddings 服务将模型托管在数据旁，无外部 API 调用、不限制嵌入速度，按量付费。
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最新进展10月13日 23:00
Weaviate 分享如何选择嵌入模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Weaviate • vector databaseWeaviate 分享如何选择嵌入模型
Weaviate 发布视频与博文，讲解如何为具体数据和任务选择嵌入模型，强调没有通用最优模型，应先从应用场景出发再评估。文中以 OpenAI 大小两个嵌入模型在小规模糕点数据集上的对比为例，二者平均精度与召回率持平（0.5 和 0.58），说明更大不一定更好。Weaviate Embeddings 将模型托管在数据旁，无外部 API 调用、无嵌入速度人为限制，按量付费。
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