RAG-də Yeni Dövr: Dil və Kontekstdə Qabaqcıl Embedding Modelləri

Embedding modellərinin RAG üçün həyati rolu

RAG (Retrieval-Augmented Generation) texnologiyasında embedding modelləri məlumatların mənasını anlamaq və müqayisə etmək üçün əsas rol oynayır. Bu modellər olmadan dil modelləri suallara cavab vermək, sənədləri xülasə etmək və ya məlumat üzərində məntiq yürütməkdə çətinlik çəkir.

BGE-M3: 100-dən çox dili dəstəkləyən güc

BGE-M3 modeli 8192 tokenə qədər uzun konteksti emal edir və 1024 ölçülü embedding yaradır. Bu model sıx, seyrelmiş və çoxvektorlu axtarış imkanlarını birləşdirir və 100-dən çox dili dəstəkləməklə qlobal istifadəçilərə geniş imkanlar təqdim edir. Onun balanslı ölçüsü və vahid təlimi onu geniş miqyasda tətbiq üçün əlverişli edir.

Qwen3-Embedding-8B: uzun kontekst və yüksək performans

Qwen3-Embedding-8B modeli 32000 tokenə qədər konteksti dəstəkləyir və 32-dən 4096-ya qədər embedding ölçüsündə işləyə bilir. 2025-ci ilin iyun ayının 5-də MTEB çoxdilli reytinqində 70.58 balla birinci yerdə dayanması onun çoxdilli və çoxfunksiyalı gücünü təsdiqləyir. Bu model uzun və mürəkkəb mətnlərin emalında qabaqcıl texnologiyadır.

Digər aparıcı modellər və onların xüsusiyyətləri

Snowflake Arctic-Embed-L-v2.0 modeli Apache 2.0 lisenziyası ilə buraxılıb, 8192 tokenə qədər konteksti dəstəkləyir və 1024 ölçülü embedding yaradır. Bu model bge-m3-retromae əsasında hazırlanıb və yüksək keyfiyyətli çoxdilli axtarış üçün optimallaşdırılıb. Jina Embeddings V3 modeli Hugging Face platformasında ən çox yüklənən embedding modellərindən biridir, 8192 tokenə qədər kontekst emalı və 30-dan çox yüksək təsirli dili dəstəkləyir. GTE Multilingual Base modeli isə sürətli, az resurs tələb edən arxitekturaya malikdir, 8192 tokenə qədər konteksti emal edir və həm sıx, həm də seyrelmiş axtarış üçün uyğundur.

İnsan və texnologiya arasında yeni körpü

Bu modellər süni intellektin insan dilini daha yaxşı başa düşməsinə və mürəkkəb suallara cavab verməsinə imkan yaradır. Məsələn, çoxdilli şirkətlər və təhsil müəssisələri bu texnologiyalardan istifadə edərək daha effektiv kommunikasiya qurur. Uzun kontekst dəstəyi sayəsində istifadəçilər daha geniş və dərin məlumatları rahatlıqla əldə edə bilirlər.

Nəticə

Embedding modelləri RAG pipeline üçün əvəzsizdir. Onlar süni intellektin insan dilini anlama və cavab vermə qabiliyyətini artırır, müxtəlif dillərdə və uzun kontekstlərdə yüksək performans göstərir. Bu texnologiyalar gələcəyin kommunikasiya və məlumat emal sistemlərinin təməlini qoyur.