Perplexity开源上下文Embedding模型，支持整篇编码长文检索

Perplexity开源新的上下文 embedding 模型 pplx-embed-v2-context-9b-preview，面向 RAG 检索场景。与常见把长文切块后分别编码的做法不同，该模型会在生成每个文本块向量时参考整篇文档上下文。模型已在 Hugging Face 上线，采用 MIT 许可证。Perplexity披露，在 turbopuffer 设计的 context-bench 盲测中，该模型的 Answer@10 和 Evidence Recall@10 均高于 Voyage Context 4，但目前仍为 Preview 版本，后续权重、接口和 embedding 结果都可能调整。