RTEB（Retrieval Embedding Benchmark）は、埋め込みモデルの検索精度を適切に評価する新しいベンチマークとして発表された。既存のベンチマークは、真の一般化能力を測定することに課題があり、RTEBはオープンデータとプライベートデータを組み合わせたハイブリッド戦略を採用している。この目的は、モデルが未学習のデータに対してどのように機能するかを公平かつ透明に測る新基準を確立すること。多くのAIアプリケーションの性能は、検索と取得の質に制約されているため、埋め込みモデルの取得品質を正確に測ることが重要である。結果として、RTEBは実運用におけるニーズに合致し、従来のベンチマークで見られる一般化のギャップを解消することを目指している。