【AI大模型前沿】Youtu-Embedding：腾讯优图开源的高性能通用文本表示模型
Youtu-Embedding 是腾讯优图实验室开发的面向企业级应用的通用文本表示模型。该模型通过大规模语料预训练和创新的微调框架，具备强大的语义理解能力，能够胜任文本检索、意图理解、相似度判断等六大任务。它在中文语义评测基准 CMTEB 上表现优异，广泛适用于企业客服、知识管理、智能问答等场景。
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前言
在自然语言处理领域，文本表示模型一直是研究和应用的核心。一个强大的文本表示模型能够将文本转化为语义丰富的向量，从而支持多种下游任务，如文本检索、语义相似度判断、分类聚类等。腾讯优图实验室开源的 Youtu-Embedding 模型，正是在这一背景下应运而生。它通过大规模语料预训练和创新的微调框架，实现了在多种任务上的卓越表现，为开发者提供了一个强大的工具。
一、项目概述
Youtu-Embedding 是腾讯优图实验室开发的面向企业级应用的通用文本表示模型。该模型通过大规模语料预训练和创新的微调框架，具备强大的语义理解能力，能够胜任文本检索、意图理解、相似度判断等六大任务。它在中文语义评测基准 CMTEB 上表现优异，广泛适用于企业客服、知识管理、智能问答等场景。
二、核心功能
（一）文本检索
Youtu-Embedding 能够快速从海量文本中检索出与查询内容最相关的文本片段。它通过高效的向量检索技术，将文本转化为语义向量，从而实现精准匹配。这一功能广泛应用于搜索引擎和知识库检索等场景，能够显著提升检索效率和准确性。
（二）意图理解
该模型可以精准识别用户输入的意图，帮助构建智能客服系统。通过深度语义理解，模型能够理解用户问题的真正含义，从而提供更准确的解答。这一功能在智能客服和对话系统中表现卓越，能够显著提升用户体验。
（三）相似度判断
Youtu-Embedding 能够判断两段文本的语义相似度，适用于文本去重和推荐系统等场景。通过计算文本向量之间的相似度，模型可以快速判断文本之间的语义关联，从而实现高效的相似度判断。
（四）分类聚类
该模型可以对文本进行分类或聚类，帮助整理和管理大量文本数据。通过语义向量的聚类分析，模型能够将相似的文本归为一类，从而实现高效的文本分类和聚类管理。
（五）重排序
Youtu-Embedding 能够对检索结果进行优化排序，提升结果的相关性和准确性。通过语义向量的相似度计算，模型可以对检索结果进行重新排序，从而确保最相关的文本排在前面。
（六）支持多任务学习
Youtu-Embedding 通过创新的微调框架，同时支持多种任务，避免任务之间的干扰。这一框架通过统一的数据格式和任务差异化的损失函数，确保模型在多种任务上都能表现出色，从而实现高效的多任务学习。
三、技术揭秘
（一）大规模预训练
Youtu-Embedding 从零开始，使用高达 3 万亿 Token 的中英文语料进行预训练，涵盖丰富的语言表达和语义信息。结合人工标注、真实语料以及大模型辅助生成的合成样本，确保数据贴近真实业务场景，为后续训练打下坚实基础。
（二）语义对齐与理解
通过大规模弱监督数据，模型学会识别“表达不同但意图一致”的句子。在向量空间中建立准确的语义映射，帮助模型更好地理解真实意图，提升语义检索和相似度判断的准确性。
（三）协同 - 判别式微调框架
Youtu-Embedding 设计了独特的协同 - 判别式微调框架，有效解决多任务学习中的“负迁移”问题。通过统一数据格式、任务差异化损失函数和动态单任务采样机制，确保模型在各类任务上都能学得扎实。
（四）双塔式编码器设计
模型采用“双塔”结构，一个编码器处理查询文本，另一个处理候选文本。这种设计不仅提升了检索效率，还通过对比学习强化了模型的区分能力，确保在大规模数据中快速找到最相关的文本。
（五）动态负采样策略
在训练过程中，Youtu-Embedding 引入动态负采样策略，从大规模语料中挖掘困难负样本。通过对比学习，模型能够更好地学习区分正负样本，从而提升检索的准确性和鲁棒性。
（六）轻量化部署优化
Youtu-Embedding 参数量控制在百万级，支持 ONNX 格式导出，可在边缘设备运行。通过轻量化设计，模型在保持高性能的同时，显著降低了部署成本，提升了响应速度，适用于多种实际应用场景。
四、基准评测
Youtu-Embedding 在中文语义评测基准 CMTEB 上取得了优异的成绩。它在 2025 年 9 月的评测中，以 77.58 的高分位居榜首。这一成绩不仅证明了其强大的文本表示能力，也展示了其在多种任务上的均衡表现。
五、应用场景
（一）企业级智能客服
Youtu-Embedding 能够快速理解用户问题并从知识库中精准检索答案，显著提升客服效率和用户体验。通过精准的意图识别和语义理解，智能客服系统可以更准确地回答用户问题，减少人工干预，降低客服成本。
（二）知识库管理
该模型可以对海量知识文档进行分类、聚类和相似度判断，帮助高效整理和检索知识库内容。通过语义向量的聚类分析，模型能够将相似的文档归为一类，提升知识管理的效率和准确性。
（三）智能问答系统
Youtu-Embedding 能够精准匹配用户问题与知识库中的答案，支持多种语义表达，提升问答系统的准确性和响应速度。通过高效的文本检索和语义理解，模型可以快速找到最相关的答案，提供更智能的问答服务。
（四）内容推荐
通过判断文本相似度，Youtu-Embedding 可以为用户推荐相关性高的内容，提升内容分发的精准度。模型能够根据用户的历史行为和兴趣，推荐最相关的文章、视频或其他内容，提高用户满意度。
（五）知识管理
Youtu-Embedding 可以对文本进行分类和聚类，帮助企业更好地管理和利用知识资产，提升知识的可检索性和可用性。通过语义向量的分析，模型能够将知识资产进行有效分类，方便企业内部的知识共享和管理。
六、快速使用
（一）安装相关依赖
pip install langchain==0.3.27 langchain-community==0.3.29 langchain-huggingface==0.3.1 sentence-transformers==5.1.0 faiss-cpu==1.11.0
（二）langchain集成
import torch
from langchain.docstore.document import Document
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_huggingface.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
model_name_or_path = "tencent/Youtu-Embedding"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model_kwargs = {
'trust_remote_code': True,
'device': device
}
embedder = HuggingFaceEmbeddings(
model_name=model_name_or_path,
model_kwargs=model_kwargs,
)
query_instruction = "Instruction: Given a search query, retrieve passages that answer the question \nQuery:"
doc_instruction = ""
data = [
"Venus is often called Earth's twin because of its similar size and proximity.",
"Mars, known for its reddish appearance, is often referred to as the Red Planet.",
"Jupiter, the largest planet in our solar system, has a prominent red spot.",
"Saturn, famous for its rings, is sometimes mistaken for the Red Planet."
]
documents = [Document(page_content=text, metadata={"id": i}) for i, text in enumerate(data)]
vector_store = FAISS.from_documents(documents, embedder, distance_strategy="MAX_INNER_PRODUCT")
query = "Which planet is known as the Red Planet?"
instructed_query = query_instruction + query
results = vector_store.similarity_search_with_score(instructed_query, k=3)
print(f"Original Query: {query}\n")
print("Results:")
for doc, score in results:
print(f"- Text: {doc.page_content} (Score: {score:.4f})")
结语
Youtu-Embedding 作为腾讯优图实验室开源的通用文本表示模型，不仅在技术上具有创新性，而且在实际应用中表现出色。它为企业和开发者提供了一个强大的工具，能够显著提升文本处理的效率和准确性。通过开源，腾讯希望促进社区的发展，帮助更多开发者利用这一模型创造更大的价值。
项目地址
- GitHub 仓库：https://github.com/TencentCloudADP/youtu-embedding
- Hugging Face 模型库：https://huggingface.co/tencent/Youtu-Embedding
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.11442
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😎 作者介绍：资深程序老猿，从业10年+、互联网系统架构师，目前专注于AIGC的探索（CSDN博客之星|AIGC领域优质创作者）
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