这是一个创建于 277 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
最近想做个中文的问答系统, 大致的流程如下：
问题和对应的答案是固定的，通过 sentence embedding model 把问题转化为向量存储在向量数据库，把用户输入的问题转化为向量并在向量数据库中查询的最匹配的 k 个问题，然后用户选择问题，并返回具体答案。
涉及到 embedding 模型的选择问题, 主要想找一个中文匹配度好的，我在 hugging face 看了模型的排名
https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
请教一下我这种场景应该关注模型的什么参数，有不错的模型也可以推荐一下，先谢谢啦。
第 1 条附言 · 263 天前
最后我们选择使用 openai 的 embedding 接口。
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flyingfz 277 天前
测试过几个，最后凭感觉选用了
https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese-paraphrase 也在继续探索 。 mteb/leaderboard 的这些指标不懂啊 😂 |
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flyingfz 277 天前
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codingbody OP @flyingfz #2 谢谢，我也在探索探索😂
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codingbody OP @flyingfz #3 这是要自己训练 embedding 模型么
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seanlee97 180 天前
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