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,灵活性更高,适用于复杂查询、多语言检索、关键词结合语义检索。 性能与资源消...
在比较m3e、bge和bce向量化模型时,我们需要从多个方面进行分析,包括模型的多语言支持能力、文本处理能力、检索精度以及资源使用情况等。 1. 多语言支持能力 BGE BGE-M3支持超过100种语言,并且能够高效实现不同粒度的检索任务。 BGE系列模型包括中英文模型和多语言模型,其跨语言能力全面领先。 M3E M3E主要针对中文文本...
BGE embedding模型效果对比,最新的m3还是更强啊 如下使用bge-base-zh-v1.5和bge-m3进行测试: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 fromFlagEmbeddingimportFlagModel model=FlagModel('bge-base-zh-v1.5/',#'bge-large-zh-v1.5/bge-large-zh-v1.5...
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...
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-100...
记录完BGE后补一下BGE M3的知识。有关BGE的知识可以参考: Rulcy:BGE(BAAI General Embedding)解读huggingface地址: https://huggingface.co/BAAI/bge-m3优化BGE-M3是BGE的进阶版本,主要优化如下: 多功能:…
以下是多领域、双语和跨语种RAG评测结果,bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1的组合可以实现最好的检索效果(93.46/77.02),比其他开源闭源最好组合(bge-m3-large+bge-reranker-large, 89.94/70.17),hit rate提升3.53%,mrr提升6.85%。
BGE M3-Embedding是由BAAI和中国科学技术大学联合推出的开源模型,支持100+语言,具备多语言、多功能和多粒度特性,能处理最长8192字符的文本,通过自学习蒸馏等技术优化检索效果,在多语言及长文档检索任务中表现优异。
BGE-M3 是一种用于创建学习型稀疏嵌入的 ML 模型，它将精度和语义丰富度相结合，用于高级自然语言处理。译自Generate Learned Sparse Embeddings With BGE-M3，作者 Stephen Batifol。有时，开发人员在选择 LLM 检索方法时需要做出选择。他们可以使用传统的稀疏嵌入或密集嵌入。稀疏嵌入非常适合关键字匹配过程。我们通常...
BGE-M3,作为BGE的升级版,带来了多项令人瞩目的优化,让我们一起来看看它的亮点吧!🌐 跨语言支持:能够处理超过100种语言,让多语言文本检索成为可能。📚 多功能检索:提供了稠密检索、稀疏检索和多向量检索三种方式,满足不同场景的需求。📃 长文本处理:能够处理长达8192个Tokens的文本,适合处理长篇文章。🔍...