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Snowflake Arctic Embed是一系列基於Apache 2.0許可開源的文本嵌入模型，專為檢索用例設計。這些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)檢索基準測試中提供了領先的檢索效能，為組織在結合專有資料集與大型語言模型（LLMs）進行檢索增強生成（RAG）或語義搜尋服務時提供了新的優勢。這些模型的尺寸從超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文視窗和引數數量，以滿足不同企業的延遲、成本和檢索效能需求。
需求人群：
"適用於需要高效文本檢索和嵌入的企業級應用，如搜尋引擎、語義搜尋服務和RAG代理。"
使用場景示例：
使用Snowflake Arctic Embed模型進行文檔檢索
整合到企業搜尋引擎以提升檢索質量
作為RAG系統中的文本嵌入元件
產品特色：
檢索效能最佳化
支援長文檔檢索
減少延遲
降低總擁有成本
易於整合