RAG系统召回率低？ BGE-M3 多语言多功能重塑文本检索
🎯 文章目标
本文专为 RAG 爱好者 打造，旨在帮助你： 深入掌握 BGE-M3 的多功能性、多语言性和多粒度性，理解其如何重塑文本检索。 通过实验与代码，探索 BGE-M3 在密集、稀疏和多向量检索中的性能与实现。 结合理论与实践，发掘 BGE-M3 在多语言和长文档场景的应用潜力。
💡 小提示
本文是 RAG 进阶系列，包含丰富代码与实验结果。建议边读边动手运行，亲测 BGE-M3 的强大能力，效果更佳！
📄 主题
核心主题：从密集向量到混合检索：了解下BGE-M3 多语言多功能重塑文本检索
📚 通过本文你将收获
系统性理解 BGE-M3 及其家族的演进脉络。 掌握 FlagEmbedding、SentenceTransformer 等工具调用 BGE-M3 的实战技巧。 获得密集、稀疏、多向量及混合检索的实验经验与技术洞见。
🚁 前言
在大家做基于RAG问答系统的时候，嵌入模型的性能直接决定了系统的效率和准确性，当你的检索管道检索的命中率低导致问答系统效果不好怎么办？今天我们要深入探讨 BGE-M3，它一款由北京智源人工智能研究院（BAAI）开发的文本嵌入模型。它支持密集、稀疏和多向量检索，覆盖 100+ 种语言，最长处理 8192 个 token。如果你的检索管道只有稠密向量检索或者稀疏向量检索的同学，我强烈建议看看这篇文章。
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