支持 1568 維中文嵌入表達(dá)，私有部署、跨模型適配、RAG 全流程兼容 讓組織知識(shí)可理解、可檢索、可調(diào)用，構(gòu)建屬于自己的 AI 語義大腦

2025年6月，由閆志明帶領(lǐng)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的中文語義嵌入模型VectorMind今日正式對外發(fā)布，該模型是目前業(yè)內(nèi)首個(gè)支持1536維高維語義表示的中文嵌入模型，專為企業(yè)級(jí)知識(shí)管理、私有問答系統(tǒng)與大模型檢索增強(qiáng)（RAG）應(yīng)用打造。

作為新一代語義基礎(chǔ)模型，VectorMind 不僅在中文文本理解、句法表達(dá)、專業(yè)詞匯捕捉等方面實(shí)現(xiàn)精細(xì)建模，還在私有部署、安全合規(guī)、跨模型適配等應(yīng)用維度提供了高度可控的系統(tǒng)能力，成為企業(yè)打造“中文大模型系統(tǒng)底座”的理想選擇。

打破通用瓶頸，構(gòu)建企業(yè)自己的“語義引擎”

通用大模型在處理多語言、多領(lǐng)域語義時(shí)，常面臨中文表達(dá)捕捉不精準(zhǔn)、語境丟失等問題。VectorMind 基于大規(guī)模中文語料進(jìn)行訓(xùn)練，并通過自研結(jié)構(gòu)將 embedding 向量維度擴(kuò)展至 1568，顯著提升了語義檢索的精度和穩(wěn)定性。

核心能力

全文檔語義切塊與 embedding 向量化處理

向量庫構(gòu)建與檢索（兼容 FAISS、Chroma、Qdrant 等）

多大模型適配提示詞自動(dòng)生成（GPT-4、Claude、Qwen 等）

完整 RAG 工作流：文檔上傳 → 召回 → Prompt 構(gòu)造 → 智能回答

更可控的部署方式，構(gòu)建屬于企業(yè)自己的知識(shí)中樞

相比依賴云端平臺(tái)或封閉生態(tài)，VectorMind 全面支持本地私有化部署，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)：

重要知識(shí)資產(chǎn)不出本地

不依賴國外 API

可與任意 LLM（大語言模型）配套組合使用

可靈活接入已有數(shù)據(jù)系統(tǒng)（CRM、內(nèi)部Wiki等）

“**我們認(rèn)為，未來每個(gè)企業(yè)都應(yīng)擁有自己的‘語義大腦’。**Embedding 不只是向量，它是知識(shí)在數(shù)字世界的活性形式。” 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人表示。

應(yīng)用場景廣泛，已獲多行業(yè)客戶試點(diǎn)部署

VectorMind 當(dāng)前已在醫(yī)療、法律、金融等多個(gè)行業(yè)進(jìn)行早期部署測試。例如在醫(yī)療場景中，系統(tǒng)可基于醫(yī)學(xué)指南構(gòu)建智能問答系統(tǒng)，為醫(yī)生提供高質(zhì)量、可追溯的診療參考；在法律服務(wù)中，結(jié)合法規(guī)文檔與案例庫，實(shí)現(xiàn)類 ChatGPT 的法律助手。

下面是發(fā)布會(huì)上閆志明的發(fā)言：

尊敬的各位來賓、合作伙伴、媒體朋友：

大家好！

很高興在今天，正式向大家發(fā)布我們的全新產(chǎn)品 ——VectorMind 中文語義引擎。

過去幾年，我們見證了大語言模型（LLM）的飛速發(fā)展，但同時(shí)也聽到了越來越多來自一線企業(yè)的聲音：

“我們可以問大模型問題，但它回答的到底是不是基于我們的知識(shí)？”

“我們花了數(shù)年積累的專業(yè)文檔、制度流程，怎么才能真正被 AI 用起來？”

這就是我們開發(fā) VectorMind 的出發(fā)點(diǎn)。

讓數(shù)據(jù)說話：

截至2025年，全球有超過86%的企業(yè)正在構(gòu)建自己的私有知識(shí)庫，計(jì)劃將其接入大模型問答系統(tǒng)；

在國內(nèi)，我們調(diào)研了 50+ 家大型企業(yè)，70%以上的模型誤答都發(fā)生在缺乏知識(shí)注入的場景中；

同時(shí)，傳統(tǒng) embedding 模型如 BGE（768維）或 OpenAI 的 ada-002（1536維），在中文專業(yè)表達(dá)中存在嚴(yán)重向量壓縮與歧義問題，尤其在醫(yī)療、法務(wù)、政務(wù)等領(lǐng)域表現(xiàn)不穩(wěn)定。

VectorMind 提供的是什么？

我們構(gòu)建的是一套中文語義嵌入系統(tǒng)，具備三大核心優(yōu)勢：

1568維 高精度中文語義建模—— 比主流模型更細(xì)膩地表達(dá)句法、結(jié)構(gòu)與專業(yè)術(shù)語；

私有化部署能力—— 可在本地快速部署，無需依賴外部 API，不上傳、不外流；

多模型適配能力—— 向 GPT-4、Claude、Qwen、通義千問等主流模型提供統(tǒng)一的語義輸入，確保語義一致、結(jié)果穩(wěn)定。

我們的測試結(jié)果表明：

在醫(yī)療問答任務(wù)中，相比通用 embedding，VectorMind 的回答準(zhǔn)確率提升了 18.6%；

在法律語義召回任務(wù)中，top-3 召回的相關(guān)度提升 22.4%；

在多大模型回答一致性測試中，VectorMind 構(gòu)建的語義 prompt 保持答案穩(wěn)定性的能力超過通用方案 30%以上。

VectorMind 已經(jīng)開始試點(diǎn)應(yīng)用：

在國內(nèi)某三甲醫(yī)院，我們正在部署基于 VectorMind 的“臨床決策知識(shí)助手”；

在一家大型國資法務(wù)平臺(tái)中，我們構(gòu)建了第一套“法規(guī)智能檢索引擎”，讓法務(wù)人員能基于內(nèi)部制度文檔做類 ChatGPT 問答；

同時(shí)，我們也與 AI 基礎(chǔ)模型廠商展開合作，推動(dòng)構(gòu)建“行業(yè)+語義+模型”的閉環(huán)應(yīng)用生態(tài)。

我們相信：

大模型是未來的引擎，embedding 是知識(shí)的燃料，而 VectorMind，就是那個(gè)讓燃料精準(zhǔn)注入的大腦中樞。

我們不是要打造一個(gè)模型去替代 ChatGPT、Claude 或文心一言；

我們是希望，每一個(gè)組織都能擁有屬于自己的“知識(shí)中臺(tái)”，并用上它。

再次感謝各位的到來，我們歡迎更多開發(fā)者、企業(yè)與行業(yè)伙伴與我們共同構(gòu)建可控、可信、可落地的語義智能時(shí)代。

未來，每一個(gè) AI 系統(tǒng)都需要一個(gè)“知識(shí)入口”。我們相信，這個(gè)入口不該屬于云端，不該屬于別人，而應(yīng)該屬于你自己 —— 屬于你的團(tuán)隊(duì)、你的行業(yè)、你的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

VectorMind，就是為此而來。

關(guān)于 VectorMind

VectorMind 是一款面向中文場景優(yōu)化的高維語義嵌入模型，致力于通過語義表達(dá)與檢索技術(shù)，為企業(yè)提供私有知識(shí)智能化解決方案。團(tuán)隊(duì)成員來自人工智能、自然語言處理與大模型領(lǐng)域的多位實(shí)踐專家，聚焦模型工程、數(shù)據(jù)產(chǎn)品化與 AI 商業(yè)化落地。