bge-large-zh是由智源研究院研发的中文版文本表示模型,可将任意文本映射为低维稠密向量,以用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务,并可支持为大模型调用外部知识。本文介绍了相关API,本接口不限制商用。接口描述根据输入内容生成对应的向量表示。在线调试平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平...
bge-large-zh-v1.5:属于Embedding模型,主要用于将文本(如句子或段落)转换为高维向量,以便通过向量相似度进行语义检索。它通过生成文本的向量表示,实现初步的语义匹配。 bge-reranker-large:属于Reranker模型(重排序模型),用于对Embedding模型检索出的候选结果进行精细化排序。它通过分析查询与候选文本的深层语义关系,优化...
bge-large-zh相似度原理 Bge-large-zh通过语义映射实现相似度判断。它基于Transformer架构构建底层模型。利用大规模语料库进行预训练学习。可将文本转化为高维向量空间表示。相似度计算依赖向量间的距离度量。常见的距离度量有欧氏距离等。余弦相似度也是其常用计算方式。能处理不同长度的各类中文文本。对于短句和长文都能...
bge-large-zh是由智源研究院研发的中文版文本表示模型,可将任意文本映射为低维稠密向量,以用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务,并可支持为大模型调用外部知识。本文介绍了相关API,本接口不限制商用。 功能介绍 根据输入内容生成对应的向量表示。 使用说明 支持通过Python SDK、Go SDK、Java SDK和Node.js SDK调用,...
在上面的Flask应用中,我们已经在encode_text函数中加载了bge-large-zh-v1.5模型。确保在启动服务之前,模型已经正确加载到内存中。 启动模型服务,进行实际部署: 运行你的Flask应用以启动模型服务: bash python app.py 现在,你的bge-large-zh-v1.5模型服务已经启动,并监听在http://localhost:5000。你可以通过发送...
SiliconCloud上线两款Embedding模型BGE-Large 今天，SiliconCloud正式上线Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5，支持最大token长度均为512 token，batch size最大为 32。目前，这两款模型可免费使用。模型地址：https://siliconflow.cn/models#models 调用文档：https://docs.siliconflow....
在中文任务即C-MTEB任务上，BGE-Multilingual-Gemma2的中文能力进一步增强，相比之前的bge-large-zh-v1.5有显著提升。B. 多语言能力 （1）MIRACL 在多语言能力方面，BGE-Multilingual-Gemma2表现出显著优势，尤其在中英文能力提升方面表现突出。BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight对bge-m3的MIRACL检索结果的top...
optimum-cli export openvino --model bge-large-zh-v1.5 --task feature-extraction bge-small-zh-v1.5 当以上命令执行完毕后,IR格式模型以及对应的tokenizer文件将被保存在bge-large-zh-v1.5目录下: ├── config.json ├── openvino_model.bin
今天,SiliconCloud正式上线Embedding模型BAAI/bge-large-zh-v1.5、BAAI/bge-large-en-v1.5,支持最大token长度均为512 token,batch size最大为 32。目前,这两款模型可免费使用。 模型地址: https://siliconflow.cn/models#models 调用文档: https://docs.siliconflow.cn/reference/createembedding-1 ...
BGE-large-zh-v1.5:最大输入长度为512个tokens,适合短文,适用于段落级检索。 BGE-M3:最大输入长度为8192个tokens,支持长文,适用于法律合同分析、长文摘要,保留上下文完整性。 功能多样性 🎯 BGE-large-zh-v1.5:仅支持稠密检索,中文语义理解稳定,适用于高精度中文语义任务。 BGE-M3:支持稠密、稀疏、多向量检索...