Поиск и RAG

Snowflake Arctic Embed

Эмбеддинги от Snowflake, заточенные именно под поиск. Версия 2.0 многоязычная (русский в списке языков), держит длинные тексты до 8 тыс. токенов и умеет сжимать векторы.

Разработчик
Snowflake, США
Первый выпуск
апр 2024
Последний выпуск
дек 2024
Размеры
22M – 568M
Лицензия
Можно в коммерциюApache 2.0
Русский язык
Есть
Запуск
Есть в OllamaРаботает и без видеокарты
Сферы
Разработка ПО, Документы и бухгалтерия, Поддержка клиентов, Финансы
Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

  • Поиск по документам и базе знаний
  • Подбор фрагментов для RAG
  • Поиск по отчётам и внутренним данным

Где применяется

Внутренние базы знанийФинансы и аналитикаПоддержка клиентов

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит
1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
нет версий
КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версий

Версии

  1. Arctic Embed 2.0 m и l (многоязычные)
  2. Arctic Embed m v1.5
  3. Arctic Embed xs, s, m, l

Как внедряю у заказчика

  1. ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
  2. УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
  3. ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
  4. ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.

Похожие модели

Поиск и RAGBGE-M3BAAI · КитайМожно в коммерцию

Модель для поиска по смыслу на сотне языков. Основа RAG: бот находит нужный кусок документа перед ответом.

ПодробнееПоиск и RAGE5 / multilingual-e5Microsoft · СШАМожно в коммерцию

Проверенные модели для смыслового поиска. Многоязычные версии хорошо работают с русским и до сих пор служат надёжной основой для RAG.

ПодробнееПоиск и RAGGTEAlibaba · КитайМожно в коммерцию

Эмбеддинги и реранкеры Alibaba для поиска: от крошечных до 7B на базе Qwen2. Есть многоязычная версия mGTE с длинным контекстом.

Подробнее