OpenAI发布新一代向量大模型，接口已经更新到text-embedding-3-large，embedding长度升级，价格最高下降5倍！

由于大语言模型输入长度的限制，基于外挂知识库的检索生产（Retrieval Augmented Generation，RAG）是大模型应用中非常流行的技术。检索增强生成中的一个核心步骤是检索。而基于向量相似性检索是这类系统中最重要的技术之一。决定向量检索准确性的核心是向量大模型的能力，即文本转成embedding向量是否准确。今天，OpenAI宣布了他们第三代向量大模型text-embedding，模型能力增强的同时价格下降！

OpenAI第三代向量大模型text-embedding-3简介

embedding向量是一个数字组成的向量，可以表示自然语言或者代码的语义。基于这个向量可以得出不同文本或者代码内容之间的相似性，在知识检索中用处很高。本次OpenAI发布的向量大模型包括2个版本，分别是text-embedding-3-small和text-embedding-3-large。

其中，前者是规模较小但是效率很高的模型，前任模型是2022年12月发布的text-embedding-ada-002。后者是规模更大的版本，最高支持3072维度的向量！这是目前OpenAI最强大的向量大模型，比前代的模型强很多，在MIRACL和MTEB上的得分都有提升。