一、主要功能

1. 精准语义捕捉：将文本转换为高维向量，语义相近的文本在向量空间中距离更近，为后续处理提供高质量语义表征基础。
2. 多语言支持：覆盖119种语言，满足跨语言文本处理需求，适用于多语言环境下的文本分析和信息检索。
3. 高效检索能力：利用向量相似度计算，快速检索与目标文本语义相似的内容，提高检索效率和准确性，适用于搜索引擎和知识图谱等场景。
4. 灵活的检索方式：支持基于文本内容、关键词或短语的检索，用户可根据需求选择，获取更精准结果。
5. 语义相关性排序：在文本排序任务中，如推荐系统和问答系统，根据语义相关性对文本进行排序，提高排序结果的准确性和相关性。

二、技术原理

1. 基于 Qwen3 基础模型的架构设计：继承 Qwen3 基础模型的强大多语言文本理解能力，采用双塔结构设计，提供 0.6B、4B 和 8B 三种参数规模。
2. 多阶段训练流程：
   • 弱监督预训练：基于 Qwen3 指令模型合成大规模、高质量、多语言和多任务的文本相关性数据集，通过改进的对比损失函数进行优化。
   • 监督微调：从合成数据中筛选出高质量的小规模数据用于监督训练阶段，进一步优化模型性能。
   • 模型融合：采用球面线性插值（SLERP）技术，将多个模型检查点合并，提升模型的鲁棒性和泛化性能。
3. 文本表征技术：接收单段文本作为输入，取模型最后一层 [EOS] 标记对应的隐藏状态向量，作为输入文本的语义表示，支持表征维度自定义。
4. 高质量合成数据利用：通过筛选高相似性的合成数据对，保留了 Qwen3-32B 模型生成的高质量数据，进一步提升模型性能。
5. 混合数据策略：结合标注数据和高质量合成数据，平衡任务特异性和泛化能力。
6. 模型融合技术：SLERP 技术的应用使 Qwen3-Embedding 在鲁棒性和泛化能力上优于单一检查点模型。

三、应用场景

1. 智能搜索与信息检索：用于智能搜索系统，通过文本向量化技术，快速检索与用户查询语义相似的文档或信息，提升检索的准确性和效率。
2. 金融风控系统：在信贷文档自动分类等场景中，仅需少量样本即可达到较高精度。
3. 全球客服中心：提升英语客服工单分类准确率，降低小语种理解误差。
4. 代码知识库管理：减少开发人员的代码检索时间。

四、使用方法

1. 选择模型：根据实际需求选择不同参数规模的模型（0.6B、4B、8B）。
2. 输入文本：将文本输入模型，模型会将其转换为高维向量。
3. 执行任务：根据具体任务需求，如检索、排序等，利用生成的向量进行操作。

五、适用人群

1. 开发者：可用于开发智能搜索、推荐系统、问答系统等应用。
2. 数据科学家：在文本分析、信息检索等研究领域中使用。
3. 企业用户：适用于需要处理多语言文本数据的企业，如跨境电商、金融风控等。

六、优缺点介绍

1. 优点：
   • 性能卓越：在多个下游任务评估中达到行业领先水平。
   • 多语言支持：支持多种语言，具有强大的跨语言能力。
   • 灵活部署：提供多种参数规模选择，满足不同场景下的性能与效率需求。
   • 定制化强：支持表征维度自定义和指令适配优化。
2. 缺点：
   • 计算资源要求较高：对于大规模文本数据的处理，需要一定的计算资源支持。
   • 模型训练复杂：多阶段训练流程较为复杂，对使用者的技术要求较高。

分类标签：文本嵌入、自然语言处理、多语言支持、高效检索、语义排序