2025年3月5日 · bge系列，有2个模型推荐，分别是：BGE-M3 和 BGE-large-zh-v1.5 模型，需要根据具体需求和场景进行权衡。 多语言支持： BGE-M3支持超过100种语言，适合需要处理多语言文本的场景。 长文本处理能力： 能够处理长达8192个token的输入，适合需要处理长文档的场景。 检索能力： 集成了稠密检索、稀疏检索和多向量检索功能，适用于语义搜索、关键字搜索和重排序等任务。 灵活性： 支持多种检索方式（如语义相似性搜索），适合复杂的自然语言处理任务 …

BGE v1 and v1.5 are series of encoder only models base on BERT. They achieved best performance among the models of the same size at the time of release. The first group of BGE models was released in Aug 2023. The bge-large-en and bge-large-zh ranked 1st on MTEB and C-MTEB benchmarks at the time released.

2025年2月10日 · BGE 和 BGE-Reranker 在网络结构上的最大区别是： BGE 使用 Bi-Encoder 结构，计算高效，适用于大规模检索。 BGE-Reranker 使用 Cross-Encoder 结构，计算成本高，但排名效果更优。

BGE (BAAI General Embedding) focuses on retrieval-augmented LLMs, consisting of the following projects currently: Inference : Embedder , Reranker Finetune : Embedder , Reranker

BGE的目标是做中文世界的通用embedding模型。 通用，意味着用一个模型，支持所有的embedding使用场景，包括但不限于：retrieval、re-rank、clustering、classification、pair-classification等任务。 BGE从两个方面来达成这个目标：

为加快解决大模型的制约问题，近日，智源发布 最强开源可商用中英文语义向量模型BGE（BAAI General Embedding），在中英文语义检索精度与整体语义表征能力均超越了社区所有同类模型，如OpenAI 的text embedding 002等。 此外，BGE 保持了同等参数量级模型中的最小向量维度，使用成本更低。 本次BGE模型相关代码均开源于FlagOpen飞智大模型技术开源体系旗下 FlagEmbedding 项目，一个聚焦于Embedding技术和模型的新版块。 智源研究院将持续向学术 …

ge-large-zh-v1.5 和 Pro/BAAI/bge-m3 是两种不同的模型，主要区别在于架构、性能和应用场景。 以下是它们的对比： 1. 模型架构. 基于Transformer架构，专注于中文文本的嵌入表示。 参数量较大，适合处理复杂语义任务。 可能是更先进的版本，架构可能经过优化，参数量或层数有所调整。 可能引入了新技术，如稀疏注意力机制或混合精度训练。 2. 性能. 在中文文本分类、相似度计算等任务上表现良好。 适合需要高精度语义理解的任务。 性能可能更优，尤其是在大规模数据集 …

2024年12月16日 · BGE-large-zh-v1.5是由BAAI（Beijing Academy of Artificial Intelligence）开发的一款中文嵌入模型。 该模型基于Transformer架构，专门设计用于句子级别的特征提取和相似度计算。 BGE-large-zh-v1.5在多个基准测试中表现出色，尤其是在中文语境下的任务中，如句子相似度、文本检索和问答系统。 BERT-base-zh：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google开发的一款预训练语言模型，BERT-base-zh是其在中文语境 …

2023年11月30日 · bge-large-zh是中文文本表示模型，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。 本文详细介绍了 bge-large-zh 的SDK及API使用方法。

BGE stands for BAAI General Embedding, it’s a series of embeddings models developed and published by Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI). A full support of APIs and related usages of BGE is maintained in FlagEmbedding on GitHub. Run the following cell to install FlagEmbedding in your environment.