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Research notes and engineering write-ups from CHEON:AI.
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체온 임베딩 0.6B: 작은 크기로 MMTEB 3위에 오른 다국어 임베딩 모델
체온 임베딩 0.6B는 문장을 1,024차원 벡터로 바꾸는 다국어 임베딩 모델이에요. 한 번에 32,768토큰까지 읽고, 다국어 임베딩 벤치마크 MMTEB의 128개 과제 평균 71.73으로 13배 큰 Qwen3-Embedding-8B를 앞섰어요. 영어 질문 하나로 다섯 언어의 답을 찾는 예제와, 공개 데이터셋 AutoRAG의 문단 720개에서 정답을 1위로 찾은 사례를 코드와 함께 소개해요.
BM25 뒤에 체온 리랭커 붙이기: AutoRAG 실전 가이드
RAG에서 LLM이 읽는 건 검색 결과 맨 위 몇 개뿐이에요. 공개 RAG 데이터셋 AutoRAG에서 BM25 뒤에 체온 리랭커를 붙여 봤더니, 단어만 겹치는 문단 대신 질문에 실제로 답하는 문단이 맨 위로 올라왔어요. BM25가 8위, 10위에 둔 정답이 1위가 된 사례와 함께, 데이터 받기부터 재정렬까지 파이썬 코드를 전부 붙였어요.