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bge-small-zh-v1.5

bge-small-zh-v1.5

轻量级中文文本向量化嵌入模型

作为FlagEmbedding项目的核心组件,bge-small-zh-v1.5是一款专门面向中文场景的轻量级文本嵌入模型。该模型能将文本转化为低维向量表示,支持信息检索、文本分类和语义聚类等多种应用场景。在v1.5版本中优化了相似度计算机制,提升了零样本检索性能。模型支持主流深度学习框架调用,可无缝集成到向量数据库等实际应用中。

GithubMTEB向量嵌入Huggingface模型训练开源项目FlagEmbedding模型语义检索
GitHubHugging Face

项目概述

bge-small-zh-v1.5是由智源研究院(BAAI)开发的中文文本嵌入模型,是FlagEmbedding系列模型的一员。这是一个小规模但性能表现出色的模型,可以将任意文本映射为低维的密集向量表示。

模型特点

  • 基于小规模架构设计,模型更轻量化
  • 支持中文文本处理
  • 采用v1.5版本优化,相似度分布更合理
  • 检索性能优秀,即使不使用指令也能获得不错的效果
  • 支持开箱即用,有多种调用方式

应用场景

  • 文本检索:可用于构建语义搜索系统
  • 文本分类:用于文档自动分类
  • 文本聚类:发现文本间的相似性关系
  • 向量数据库:为大语言模型提供知识检索支持

使用方法

该模型提供多种便捷的使用方式:

  • 通过FlagEmbedding库调用
  • 通过Sentence-Transformers库调用
  • 通过Langchain框架调用
  • 通过Hugging Face Transformers库调用

使用建议

  • 检索任务中建议为查询添加指令提示:"为这个句子生成表示以用于检索相关文章："
  • 对于文档/段落,无需添加任何指令
  • 对于v1.5版本,即使不使用指令也能获得良好的检索效果
  • 建议根据实际任务验证是否需要添加指令

技术优势

  • 相似度分布更加合理,解决了之前版本相似度过高的问题
  • 在没有指令的情况下检索性能仅有轻微下降
  • 支持规范化的向量表示,便于计算余弦相似度
  • 提供多种深度学习框架的调用支持

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