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BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索

在本篇文章中，我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一，即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索（稠密向量densevect

·2025-07-29 11:47

手把手教你搭建AI搜图系统：基于BGE-VL+Milvus的完整实现指南

在海量相册里搜索身份证•电商神器：淘宝"拍立淘"让你拍照变订单•设计师救星：3秒找到可商用的高清素材图老搜索vs新搜索的区别老搜索：像查字典，必须输入正确关键词新搜索：像跟人聊天，图片/语音都能搜，还能理解表情包为什么选BGE-VL

·2025-07-29 10:41

基于Milvus和BGE-VL模型实现以图搜图

背景最近再做项目的时候，里面有个AI检索的功能，其中一个点就是要实现以图搜图，也就是用户上传一张图，要找出相似度比较高的图，比如下面这样，第一张是原图，第二张是图中的一部分，用户上传第二张图，要能检索到第一张完整的图实现思路整个实现的核心就是用向量检索，也就是在运营端上传第一张图片的时候，先把整个图片转换为向量，存储到向量数据库中，然后用户在检索的时候，把第二张图再转换为向量，与第一张图的向量进行

时间的痕迹01·2025-07-29 10:40

Python----大模型（ langchain部署简单rag应用）

FAISS)实现高效相似性检索结合检索结果和大语言模型生成回答特点说明优势体现模块化封装LangChain提供标准化组件快速搭建原型系统自动化流程内置文档处理、检索、生成流水线减少开发工作量中文优化使用bge-zh

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-07-25 09:35

RAG四件套全解析：模型×向量库×检索×排序，一文打通落地闭环

很多人以为，只要用上BGE或text2

TGITCIC·2025-07-24 15:27

【RAG专题】如何选择合适的RAG架构？

◦检索：用轻量级嵌入模型（如BGE-base、all-MiniLM）+简单向量数据库（如FAISS）。◦生成：搭配中小型LLM（如Llama2-7B、Mistral），无需复杂

星际棋手·2025-07-22 14:08

vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程

2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2

雷电法王·2025-07-12 12:26

文献分享: BGE-M3——打通三种方式的嵌入模型

文章目录1.\textbf{1.}1.背景与导论1.1.\textbf{1.1.}1.1.研究背景1.2.\textbf{1.2.}1.2.本文的研究1.3.\textbf{1.3.}1.3.有关工作2.M3-Embedding\textbf{2.M3-Embedding}2.M3-Embedding2.1.\textbf{2.1.}2.1.模型核心:混合检索方式2.1.1.\textbf{2.1

·2025-07-08 23:29

BAAI/BGE-VL多模态模型部署、原理、代码详解（实现图像文本混合检索），包含BEG-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析

本文包含BGE-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析文章目录前言一、模型下载二、计算流程解析1.BGE-VL-base/Large2.BGE-VL-MLLM-s1/s2三、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容

令令小宁·2025-07-04 01:09

嵌入模型 vs 大语言模型：语义理解能力的本质区别与应用场景

重点是可以结合prompt和本身具有的知识两类模型的本质区别能力项嵌入模型（如BGE、SBERT）大语言模型（如GPT、GLM、DeepSeek）输出形式向量（如768维）自然语言文本（如答案、解

chenkangck50·2025-07-02 21:41

告别GPU焦虑：如何在纯CPU服务器上，打造高性能Embedding服务？

一开始，我们图方便，直接从HuggingFace上拉了当时效果最好的BAAI/bge-m3模型，用transformers库一把梭。结果呢？

ezl1fe·2025-07-01 10:02

【RAG面试题】如何获取准确的语义表示

通常会从以下几方面确保语义表示准确：选择高质量的嵌入模型，如bge-m3或text-embedding-v1；正确的预处理和切分：采

·2025-06-28 00:48

使用Hugging Face的BGE模型进行文本嵌入

在文本嵌入领域，BGE（BeijingAcademyofArtificialIntelligenceEmbeddings）模型是开源界的佼佼者。

lirxx·2025-06-25 11:39

【RAG召回】bge实现向量相似度索引

sentence-transformers是一个非常强大的Python框架，它可以将句子或段落转换成高质量、高信息密度的数字向量（称为“嵌入”或Embeddings）。它厉害的地方在于，语义上相似的句子，其向量在空间中的距离也更近。这使得我们能够超越简单的关键词匹配，去实现真正理解“意思”的搜索。例如，用户搜索“手提电脑”，我们能轻松地找出包含“笔记本电脑”的文档。下面，我们同样通过一系列代码示例

weixin_37763484·2025-06-09 00:06

基于Qwen-14b的基础RAG实现及反思

过程中主要涉及的几个关键内容是：文本向量化模型、向量数据库，文本向量化模型如GTE、BGE等、向量数据库如faiss、weaviate、milvus等，对于选型本文不作介绍，

带鱼工作室·2025-05-16 16:18

BUG: 加载部分sentence transformers模型报错HFValidationError: Repo_id must be in the form repo_name

解释：以bge-m3为例，除了常见的config.json、pytorch_model.bin等等外还需要下载1_Pooling文件夹，里面包含了一个config.json，这是sentencetransformers

the_3rd_bomb·2025-05-12 13:35

语义检索-BAAI Embedding（bge-large-zh-v1.5）语义向量模型深度解析[0]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding（bge-large-zh-v1.5）语义向量模型深度解析：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索

汀、人工智能·2025-05-09 00:45

【向量模型】开源通用向量模型BGE （BAAI General Embedding）

BGE（BAAIGeneralEmbedding）是北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的开源文本向量模型，专门用于将文本转换为高维向量表示（即Embedding），其核心目标是提升文本检索、语义匹配等任务的性能

星星点点洲·2025-04-25 23:40

嵌入模型：专注于中文能力的开源模型分析

BAAI/bge-large-zh-v1.5适合专注于中文的特定任务，C-MTEB得分约为64.53

樽酒ﻬق·2025-04-15 07:33

银河麒麟v10（arm架构）部署Embedding模型bge-m3【简单版本】

ascendhub/detail/07a016975cc341f3a5ae131f2b52399d鲲鹏+昇腾Atlas300Iduo部署Embedding模型和Rerank模型并连接Dify（自用详细版）下载准备1.bge-m3

mzak·2025-04-11 08:12

langchain embedding 自定义模型(bge)实现

模型下载国内huggingface镜像https://hf-mirror.com/#安装依赖pipinstall-Uhuggingface_hub#设置环境变量linux/macexportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com#设置环境变量windowspowershell$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"#下载模型hug

Psycho_MrZhang·2025-04-03 08:52

Ubuntu xinference部署本地模型bge-large-zh-v1.5、bge-reranker-v2-m3

bge-large-zh-v1.5下载模型到指定路径：modelscopedownload--modelBAAI/bge-large-zh-v1.5--local_dir.

WellTung_666·2025-03-31 04:54

【拥抱AI】对比embedding模型gte-Qwen2-7B-instruct和bge-m3:latest(三)

为了更全面地评估gte-Qwen2-7B-instruct和bge-m3:latest的性能，我们可以从以下几个方面进行详细比较：1.模型架构和规模gte-Qwen2-7B-instruct架构：基于Transformer

奔跑草-·2025-03-28 14:22

使用FastAPI部署bge-base和bge-reranker

最近在做RAG项目，会频繁使用到本地embedding模型和rerank模型，但是每次跑demo都要用10来秒加载模型，非常慢，所以就封装了接口用于直接调用importosimportnumpyasnpimportloggingimportuvicornimportdatetimefromfastapiimportFastAPI,Security,HTTPExceptionfromfastapi.

MoyiTech·2025-03-17 11:03

深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果

Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2嵌入模型bge-m34.4

皮皮冰燃·2025-03-02 23:59

在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入

在现代人工智能应用中，尤其在诸如检索增强生成（RAG）和文档问答等任务中，低延迟是一个至关重要的指标。Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库，能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡（如Arc、Flex和Max）在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型（LLM）。本文将介绍如何在IntelGPU上结合LangChain使用IPEX-LLM进

shuoac·2025-02-26 16:16

FastGPT接入向量模型 M3E 和重排模型 bge-reranker-large

一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api2.查看镜像dockerimages可以按照有一个名称为registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_do

福葫芦·2025-02-20 08:58

python后端调用Deep Seek API

python后端调用DeepSeekAPI需要依次下载●Ollama●DeepseekR1LLM模型●嵌入模型nomic-embed-text/bge-m3●AnythingLLM参考教程：DeepseekR1

YY_oot·2025-02-16 22:20

大模型产品Deepseek（七）、可视化本地知识库搭建详细教程（Cherry Studio）

完整教程：使用CherryStudio配置OllamaAPI并搭建知识库在本节教程中，我们将通过CherryStudio配置OllamaAPI，并安装嵌入模型bge-m3，以实现知识库的搭建与智能问答功能

伯牙碎琴·2025-02-16 18:22

文本嵌入技术Text Embedding模型详解：text2vec、OpenAI ada-002到M3E及BGE-M3的演变

TextEmbedding模型：从text2vec、openai-textembedding到m3e、BGE1.TextEmbedding榜单：MTEB、C-MTEB1.1《MTEB:MassiveTextEmbeddingBenchmark

汀、人工智能·2025-01-25 08:00

【大模型】FAISS向量数据库记录：从基础搭建到实战操作

文章目录文章简介Embedding模型BGE-M3模型亮点FAISS是什么FAISS实战安装faiss加载Embedding模型创建FAISS数据库搜索FAISS数据删除FAISS数据保存、加载FAISS

爱python的王三金·2024-08-29 03:55

无坑！部署langchain-chatchat + glm4-9b-chat，轻松实现知识库智能问答！

这里llm模型使用glm4-9b-chatembedding模型使用bge-large-zh-v1.5配置虚拟环境创建虚拟环境condacreate--namechat3python=3.10.9激活虚拟环

zbc-·2024-08-23 02:31

BGE家族新成员——下一代通用向量模型BGE-M3

Highlight:BGE-M3支持超过100种语言的语义表示及检索任务，多语言、跨语言能力全面领先（Multi-Lingual）BGE-M3最高支持8192长度的输入文本，高效实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索任务

PaperWeekly·2024-02-03 09:16

chatchat部署在ubuntu上的坑

$gitlfsinstall$gitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b$gitclonehttps://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh

andeyeluguo·2024-02-02 02:29

Maven（九）依赖的传递

shanji只引入了对nange的依赖，maven的依赖包中却有bge，那是因为nange引入了对bge的依赖。继而传递到shanji这里。

孟媛的笔记·2024-01-30 03:30

一些 IL 语言解释

PublicfieldStatic Bge 如果第一个值大于或等于第二个值，则将控制转移到目标指令。PublicfieldStatic Bge_S 如果第一个值大于或等于第二个值，则将控制转

乱蜂朝王·2024-01-21 08:39

（初研） Sentence-embedding fine-tune notebook

一.对BGE模型，如bge-large-zh、bge-large-en二.对sentensceembeddingbertmodel,如多语言模型distiluse-base-multilingual-cased-v1

gaohongfeng1·2024-01-20 11:31

【Tool】Jet Brains家族破解方法

.htmlhttps://www.jianshu.com/p/f404994e2843JetBrainsLicense破解文件：链接:https://pan.baidu.com/s/1EX3MsjY_BGE87U6wes_g1Q

卡图卢斯·2024-01-18 08:05

你的BGE模型用对了吗？

智源研究院开源的BGE(BAAIgeneralembedding)模型已经屠榜多时了，且有力推动了知识库检索、聚类、分类等多种下游场景的发展。

只要开始永远不晚·2024-01-14 23:59

一文通透Text Embedding模型：从text2vec、openai-ada-002到m3e、bge

v_JULY_v·2024-01-04 15:47

基于llama-index对embedding模型进行微调

下面，我们就基于llama-index对BAAI/bge-base-zh-v1.

luxinfeng666·2023-12-28 15:17

12.25广义分布外检测学习/代码复现

np.array(model.sense)f=np.array(model.obj)Aineq=np.vstack((-Ale,Age))#把所有的=组合在一起bineq=np.append(-ble,bge

m0_69223265·2023-12-27 03:54

HuggingFace下载模型

网页下载方式二：Git下载方式一：网页下载方式二：Git下载有些模型的使用方法页面会写gitclone的地址，有些没写，直接复制网页地址即可网页地址：https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-large

三采·2023-12-22 02:09

LangChain知识库文件格式与准确率

本文结论经过自行测试，仅供参考简介langchain使用的是faiss，bge-large-zh，基础模型为chatglm3-6b，测试数据接近60万。

赵昕彧·2023-12-15 08:36

【2023美亚杯】团队赛赛题（无解析版）

UoNdBxDnFjV6wz@Fv#oWu#ZQVgB9F%oh57vYiSEGEkbv附加資料容器密码RSTq3p%#vxQ6Ckq^LmYS$%RRj8xv#HDR97ofE#LMp2KimG*5bgE5c

0xac001d09·2023-11-14 15:16

C-Pack论文解读

最近在工作有用到关于BGE(FromC-Pack)，下面的内容仅作笔记。主要贡献针对中文文本表征，做出了三大贡献，覆盖数据，模型，benchmark三大方面。

dive_in·2023-11-12 19:46

简单讲讲RISC-V跳转指令基于具体场景的实现

背景在RISC-V指令集中，一共有6条有条件跳转指令，分别是beq、bne、blt、bltu、bge、bgeu。

Briwisdom·2023-11-07 22:51

大模型讲习班丨智源刘政&肖诗涛：链接大模型与外部知识，语义向量模型BGE及应用实践...

人工智能研究与应用范式正经历一场剧变，越来越多的顶级团队和杰出人才纷纷加入这一变革浪潮。作为AI大模型科研先锋，智源研究院携手一批卓越的学者与工程师，致力于将尖端技术与经验传授给有潜力的学习者，通过高效的学习方式，让更多人能迅速融入这一重要的历史进程，提升中国在这一领域的人才数量和质量。大模型前沿技术讲习班第一季第四期（S01E04）将在2023年10月28日至29日于智源大厦（北京市海淀区成府路

智源社区·2023-11-05 22:51

如何训练Embedding Model

BGE的技术亮点：高效预训练和大规模文本微调；在两个大规模语料集上采用了RetroMAE预训练算法，进一步增强了模型的语义表征能力；通过负采样和难负样例挖掘，增强了语义向量的判别力；借鉴InstructionTuning

银晗·2023-10-26 19:54

RAG之微调垂域BGE的经验之谈

文章目录前言数据格式部分代码训练参数接下来的尝试总结前言随着大模型的爆火，很多垂域行业都开始使用大模型来优化自己的业务，最典型的方法就是RAG（检索增强生成）了。简单来说就是利用检索技术，找出与用户问题相关性最高的段落，再让LLM基于以上段落，去回答用户的提问。这样的事情，在CSDN的时候其实也做过一次，参考：CSDN问答机器人。只不过当时是在SBERT模型上微调，也取得了不错的效果。这里我们使用

ToTensor·2023-10-26 01:11

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