注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

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GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列一百一二十五

大模型RAG项目实战：文本向量模型>Embedding模型、Reranker模型以及ColBERT模型

5.2.1 Embedding模型、Reranker模型以及ColBERT模型
在自然语言处理和信息检索领域，Embedding模型、ColBERT模型以及Reranker模型都是重要的技术，它们各自有不同的特点和用途。
（1）Embedding模型：这类模型主要用于将文本数据转换为数值向量，以便计算机能够理解和处理。这些向量捕捉了文本中的语义和句法信息，使得相似的文本在向量空间中彼此靠近。传统的Embedding模型有Word2Vec、GloVe和FastText等。这些模型通过学习词汇在大量文本数据中的共现模式来生成词嵌入，广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务，近年来，随着深度学习技术的发展，基于Transformer架构的Embedding模型逐渐崭露头角。这些模型不仅在传统Embedding模型的基础上进行了改进，还引入了更多的创新元素，使得它们在处理复杂的自然语言任务时更加高效和准确。例如，bge模型就是一种基于Transformer架构的Embedding模型，它通过多层自注意力机制来捕捉文本中的长距离依赖关系，从而生成更加丰富和准确的词嵌入。m3e模型则是一种多语言的Embedding模型，它能够同时处理多种语言的数据，为跨语言的信息检索和翻译任务提供了强大的支持。bce模型则专注于提供更加精细的文本表示，通过引入上下文信息和注意力机制，使得生成的词嵌入更加符合实际的语言使用情况。这些基于Transformer架构的Embedding模型不仅在学术界取得了显著的研究成果，也在工业界得到了广泛的应用。它们为自然语言处理领域带来了新的发展机遇，也为未来的研究提供了新的方向和思路。
（2）Reranker模型：这类模型通常在检索阶段之后使用，目的是对已检索到的文档列表进行二次排序，以提高检索结果的准确性。Reranker模型通常基于机器学习算法，如支持向量机、随机森林或神经网络，它们在训练过程中学习如何根据查询和文档的特征来评估它们的相关性。Reranker模型能够考虑更多的特征，如文档的长度、查询和文档之间的语义距离等，从而有可能提升检索结果的质量。
（3）ColBERT模型：Embedding模型和Reranker模型在信息检索系统中扮演着重要角色，而ColBERT模型则是结合这两种方法的一种尝试，旨在提高文本匹配的相关性得分精度。ColBERT模型采用了一种称为“延迟交互”的策略，先分别对查询和文档进行编码，然后使用轻量且有效的模块对两者之间的相关性进行细粒度建模。这种方法允许ColBERT模型离线预先计算好文档的表示，从而加速在线查询的处理速度。在实际应用中，这意味着可以先建立好文档的索引，当有新的查询到来时，只需要对查询进行编码，并通过近似近邻检索等技术快速找到与查询相似的文档。总的来说，ColBERT模型通过结合Embedding模型的编码能力和Reranker模型的排序能力，实现了在保持BERT编码能力的同时，提升了在线处理的效率和检索结果的准确性。这种模型特别适合于大规模的信息检索系统，能够在保证检索质量的同时，显著降低延迟，提高用户体验。
综上所述，Embedding模型、Reranker模型和ColBERT模型在自然语言处理和信息检索中都发挥着重要作用，它们各自针对不同的问题和挑战提供了有效的解决方案。接下来深入讲解主流的向量模型。
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总结

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【配套新书教材】
《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）是一本2025年清华大学出版社出版的图书，作者是陈敬雷，本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。
全书共8章，从大模型技术原理切入，逐步深入大模型训练及微调，还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体，从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面，本书提供了丰富的案例分析，如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人，以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用，也为读者提供了宝贵的实践经验。
本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读，也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统，既有理论知识的深入讲解，也有大量的实践案例和代码示例，能够帮助学生在掌握理论知识的同时，培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展，并将其应用于实际工作中，推动人工智能技术的进步和创新。

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