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multilingual-e5-large
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Google Embeddings 2 在检索基准测试中领先但速度较慢
一篇新论文对 Google Embeddings 2 (GE2) 与多个开源模型在多语言密集检索和 RAG 系统上的表现进行了基准测试。GE2 在包括 BEIR 和意大利语 RAG 语料库在内的多项任务中取得了最佳性能，但与本地模型相比，其延迟显著更高。Multilingual-E5-large (mE5-L) 在意大利语检索方面提供了相当的性能，但延迟低得多，使其成为对响应时间有严格要求的应用的更实用选择。
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New bilingual dataset and RAG system improve geospatial question answering
Researchers have developed a new bilingual dataset and a hybrid retrieval-augmented generation (RAG) system for answering geospatial questions about Tatarstan. The system integrates semantic search with geospatial filte…