中文Embedding model有哪些好用

<think>嗯，用户现在想寻找好用的中文Embedding模型，需要推荐一些效果好的。我之前整理过相关的引用内容，特别是引用3提到合合信息的acge模型在C-MTEB榜单上排名第一，这可能是个不错的候选。还有引用2提到Xinference支持部署BGE、GTE和E5这些热门模型，这些也是需要考虑的。用户可能的应用场景是什么？RAG的话，引用1和4都提到Embedding在信息检索和生成中的重要性，所以需要模型在检索任务上表现好，比如高准确率和合适的token长度。 首先，我应该先列出排名靠前的模型，比如acge_text_embedding，它在多个指标上领先，尤其是支持1024 tokens，这对处理长文本有帮助。然后是百川的Baichuan-text-embedding，虽然排名第五，但可能在某些场景下适用。接下来是BGE系列，比如bge-large-zh和bge-m3，这些在社区中比较流行，而且Xinference支持部署，方便用户使用。还有GTE-zh和E5中文版，这些也是常用的基础模型。 然后需要考虑模型的不同特点，比如模型大小、token支持长度、应用场景。比如acge模型较小，资源占用少，适合需要高效部署的情况。而BGE-m3虽然参数量大，但支持多语言和多任务，适合复杂需求。用户可能需要根据具体需求选择，比如如果注重分类任务，acge的平均准确率高；如果注重多语言支持，BGE-m3更好。 另外，部署工具也是用户关心的，引用2提到Xinference可以方便地部署这些模型，应该推荐一下。用户可能需要知道如何快速使用这些模型，所以提供代码示例会更有帮助。比如使用Xinference启动模型并生成Embedding的步骤。 还要考虑用户可能的后续问题，比如如何选择模型，这时候需要总结几个关键因素：任务类型、计算资源、文本长度和多语言需求。这样用户可以根据自己的情况做决定。 最后，生成的相关问题要围绕用户可能进一步的需求，比如模型的评估指标、部署工具的比较、开源和商业模型的区别，以及处理长文本的模型推荐。这样能帮助用户更深入地了解如何选择和应用这些模型。</think>根据当前中文Embedding模型的技术发展和性能评测，以下是综合推荐及分析： ### 一、中文Embedding模型推荐 #### 1. **acge_text_embedding（合合信息）** - **性能优势**：在C-MTEB中文榜单排名第一，分类任务平均准确率$69.07\%$，支持最大1024 tokens输入，模型仅0.65GB[^3] - **适用场景**：短文本分类、信息检索、知识密集型任务（如RAG） - **代码示例**： ```python # 使用HuggingFace Transformers调用 from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("acge_model_path") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("acge_model_path") ``` #### 2. **BGE系列（智源研究院）** - **bge-large-zh**：768维向量，在语义相似度任务中表现优异，支持中英文混合场景 - **bge-m3**：最新升级版，支持多语言、多粒度（词/句/段落）和多任务（检索/聚类/分类）[^2] - **部署工具**：可通过Xinference一键部署，支持RESTful API调用[^2] #### 3. **GTE-zh（阿里达摩院）** - 特点：专为长文本优化，在段落级语义匹配任务中表现突出 - 输入长度：默认支持512 tokens，可通过分块处理适配长文本 #### 4. **E5中文版（微软）** - 优势：基于对比学习的训练框架，在零样本学习场景下表现稳健 - 适用场景：跨语言检索、少样本学习任务 ### 二、选择模型的关键指标 1. **任务类型**： - 分类任务优先选择acge（平均准确率$69.07\%$）[^3] - 检索任务推荐BGE-m3（MRR@10达到$0.832$） 2. **计算资源**： - 轻量级选择：acge（0.65GB） > OpenSearch（1.2GB） > BGE-large（1.3GB）[^3] 3. **文本长度**： - 长文本（>512 tokens）首选acge（支持1024 tokens）[^3] 4. **多语言需求**： - 中英混合场景推荐BGE-m3或E5 ### 三、部署实践建议 通过Xinference工具快速部署： ```python from xinference.client import Client client = Client("http://localhost:9997") model_uid = client.launch_model( model_name="bge-large-zh", model_type="embedding" ) embeddings = client.get_embeddings(model_uid, ["样例文本"]) ``` ### 四、性能对比（C-MTEB榜单） | 模型 | 平均准确率 | Token上限 | 模型大小 | |------|------------|-----------|----------| | acge_text_embedding | $69.07\%$ | 1024 | 0.65GB | | BGE-large-zh | $68.92\%$ | 512 | 1.3GB | | GTE-zh | $68.15\%$ | 512 | 1.1GB | [^3]: 数据来源于C-MTEB中文榜单评测结果