首页/AI/RAG 与向量库速查/中文 Embedding 模型选型
本包目录(229 条)
架构与流程30 条解析与切分33 条
Embedding 与检索50 条
向量数据库49 条重排与生成32 条评估与优化35 条

中文 Embedding 模型选型

中文场景常用 BGE、GTE、M3E、text2vec 等开源模型,维度从 512 到 1024 不等;选型兼顾任务类型(检索/聚类)、存储预算与部署条件。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

模型

模型维度备注
BAAI/bge-small-zh-v1.5512轻量,延迟与存储成本低
BAAI/bge-base-zh-v1.5768常用平衡档
BAAI/bge-large-zh-v1.51024检索表现较好,资源占用更高
shibing624/text2vec-base-chinese768社区常用
moka-ai/m3e-base768适合中英混合语料
Alibaba-NLP/gte-large-zh1024检索向中文模型
效果以 MTEB / C-MTEB 榜单与自有评测集为准;BGE-zh v1.5 等模型的推荐输入上限在 512 token 级,切片长度要随之控制。

易错点

  • 只看榜单选模型,未在自有语料上验证真实检索效果
  • 忽略模型最大输入长度:超长切片会被截断或报错

数据来源与参考

  • BAAI BGE 模型卡片(Hugging Face)
  • C-MTEB 中文评测榜单(Hugging Face)
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