Hugging Face 發表全新檢索評估標準 RTEB(Retrieval Evaluation Benchmark)。相較於專注向量表徵的 MTEB,RTEB 更著重於 RAG 實戰中的端到端檢索表現。它涵蓋了混合檢索、重排(Reranking)及多跳推理等複雜場景,並提供開源評估工具,幫助開發者與研究人員精準衡量檢索器在真實應用中的效能。
Google 正式推出全新開源嵌入模型 EmbeddingGemma。該模型基於強大的 Gemma 2 架構,專為檢索、語意搜尋與 RAG(檢索增強生成)等任務設計。EmbeddingGemma 在 MTEB 等主流基準測試中表現優異,並提供高效的推理能力。目前已全面整合至 Hugging Face 生態系統,開發者可透過 transformers 與 sentence-transformers 輕鬆部署與微調。