B

Bce Embedding Base V1

由 maidalun1020 开发
BCEmbedding是网易有道研发的双语跨语言嵌入模型库,包含EmbeddingModel(语义向量生成)和RerankerModel(结果精排)两类模型。作为有道检索增强生成(RAG)系统的核心组件,已成功应用于开源项目QAnything及有道速读、有道翻译等产品。
下载量 69.82k
发布时间 : 12/29/2023

模型简介

BCEmbedding是网易有道研发的双语跨语言嵌入模型库,主要功能是为RAG(检索增强生成)系统提供语义向量生成和结果精排能力。

模型特点

双语跨语言能力
基于有道翻译引擎,实现单一模型支持多语言场景
RAG专项优化
适配翻译、摘要、问答等任务,强化query理解能力
高效精准检索
双阶段设计(Embedding召回+Reranker精排)
广泛领域适配
覆盖教育、法律、金融等多领域数据

模型能力

文本嵌入
句子相似度计算
跨语言检索
双语语义理解

使用案例

信息检索
文档检索
用于RAG系统中的文档片段检索
在LlamaIndex RAG评测中表现优异
问答系统
QAnything
开源问答系统
作为核心检索组件
AIbase
智启未来,您的人工智能解决方案智库
© 2025AIbase