deepset-mxbai-embed-de-large

This model is a powerful open-source German/English embedding model developed by Mixedbread in collaboration with deepset. It's built upon intfloat/multilingual-e5-large and trained using the AnglE loss. Read more details in our blog post.

In a bread loaf:

• State-of-the-art performance
• Supports both binary quantization and Matryoshka Representation Learning (MRL).
• Fine-tuned on 30+ million pairs of high-quality German data
• Optimized for retrieval tasks
• Supported Languages: German and English.
• Requires a prompt: query: {query} for the query and passage: {doc} for the document

Performance

On the NDCG@10 metric, our model achieves an average performance of 51.7, setting a new standard for open-source German embedding models:

In a case study with a legal data client, our model outperformed domain-specific alternatives:

Binary Quantization and Matryoshka

Our model supports both binary quantization and Matryoshka Representation Learning (MRL), allowing for significant efficiency gains:

• Binary quantization: Retains 91.8% of performance while increasing efficiency by a factor of 32
• MRL: A 25% reduction in vector size still leaves 97.5% of model performance
• At 512 dimensions, over 93% of model performance remains while cutting embedding sizes in half

These optimizations can lead to substantial reductions in infrastructure costs for cloud computing and vector databases. Read more here.

Quickstart

Here are several ways to produce German sentence embeddings using our model. Note that you need to provide the prompt: query: {query} for the query and passage: {doc} for the document.

pip install -U mixedbread-ai

import { MixedbreadAIClient } from "@mixedbread-ai/sdk";

# 1. Create Client
const mxbai = new MixedbreadAIClient({
  apiKey: "YOUR_API_KEY"
});

# 2. Encode
query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'

docs = [
  query,
  "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
  "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
  "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
  "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundlicher.",
  "passage: Unsere Bäckerei bietet eine Vielzahl von Brotsorten an, darunter auch biologisches Brot. Es schmeckt besser und ist frei von chemischen Konservierungsstoffen.",
  "passage: Kunden bevorzugen zunehmend biologisches Brot, da es nicht nur gut für die Gesundheit ist, sondern auch einen positiven Beitrag zur Umwelt leistet."
]

const res = await mxbai.embeddings({
  model: 'mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1',
  input: docs,
  normalized: true,
  encoding_format: 'float' # or 'binary' for binary embeddings
})

console.log(res.data[0].embedding)

API Reference

pip install -U haystack-ai mixedbread-ai-haystack

from haystack.components.embedders import SentenceTransformersTextEmbedder, SentenceTransformersDocumentEmbedder

text_embedder = SentenceTransformersTextEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

document_embedder = SentenceTransformersDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1")

# Or use the Mixedbread API with binary embeddings
from mixedbread_ai_haystack import  MixedbreadAITextEmbedder, MixedbreadAIDocumentEmbedder
from mixedbread_ai import EncodingFormat

text_embedder = MixedbreadAITextEmbedder( model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                          encoding_format=EncodingFormat.BINARY)

document_embedder = MixedbreadAIDocumentEmbedder(model="mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
                                                 encoding_format=EncodingFormat.BINARY)

pip install -U angle-emb

from angle_emb import AnglE
from angle_emb.utils import cosine_similarity

# 1. Specify preferred dimensions
dimensions = 1024

# 2. Load model and set pooling strategy to avg
model = AnglE.from_pretrained(
    "mixedbread-ai/deepset-mxbai-embed-de-large-v1",
    pooling_strategy='avg').cuda()

query = 'query: Warum sollte man biologisches Brot kaufen?'

docs = [
  query,
  "passage: In unserer Bäckerei bieten wir auch glutenfreies Brot an, das für Menschen mit Zöliakie geeignet ist.",
  "passage: Kuchen und Gebäck sind ebenfalls Teil unseres Angebots, wobei wir auf höchste Qualität und Frische achten.",
  "passage: Wir haben auch eine Auswahl an herzhaften Snacks und Sandwiches, die perfekt für die Mittagspause sind."
  "passage: Biologisches Brot wird aus natürlichen Zutaten hergestellt und enthält keine künstlichen Zusatzstoffe. Es ist gesünder und umweltfreundli