RAG部署中embedding模型选型纠结，有实战经验的老哥来聊聊？

bge-large-zh确实准确率更稳，但T4上跑推理那个延迟我深有体会，尤其是文档量上来后，16G显存做batch推理还得控制大小，不然直接OOM。不过你提到的text2vec长文本分块召回率拉胯，我怀疑是分块策略的问题，试试把chunk_size从512调到256或者用重叠窗口，有时候召回率能回升不少。多路召回这块我踩过坑，如果两个embedding模型维度差异大（比如768和1024），rerank阶段要统一向量维度，那延迟直接翻倍，建议你先用同一个模型的light版本做候选集融合，别急着上多模型。另外有个小技巧：单卡T4的话，bge可以用ONNX或TensorRT优化一下，推理速度能快30%左右，代价是首次加载慢几分钟。你现在的rerank模型用的啥？如果只是简单cross-encoder，其实多路召回带来的收益可能还不如单模型调参来得实在。

bge-large-zh在T4上确实有点吃力，我试过把batch size调小到8，推理速度能稳定在20ms左右，准确率基本没降太多。text2vec的话，建议文档分块时试试重叠段落，比如重叠10%的token，召回率能拉回来点。混合召回这块，如果rerank模型用bge-reranker-base，延迟大概会多30%到50%，得看你们业务对实时性的容忍度。你目前分块策略是固定长度还是语义切割？这个对结果影响也挺大的。

bge-large-zh速度慢在T4上确实明显，可以试试量化到fp16或者int8，显存占用降不少，推理速度能提个30%左右，检索效果基本不掉。text2vec中文长文本拉胯可能是分块策略没调好，建议把chunk_size缩到256左右，重叠设128，召回率能改善不少。多路召回后续rerank延迟肯定大，尤其不同模型向量维度不一样，合并排序时计算量翻倍，我试过一次直接导致接口超时，后来改成单模型加粗调检索参数才稳下来。

单卡T4跑bge-large确实会慢，我之前试过把batch size调小到16，配合vLLM做异步推理，吞吐能改善不少。text2vec在长文本上拉胯可能是分块策略的问题，试试加大chunk overlap到15%-20%，召回会有提升。多路召回加rerank的话，延迟主要取决于rerank模型本身，我目前在用bge-reranker-large，单路召回加rerank大概60ms，多路到120ms左右，T4勉强能扛住。你可以先单路跑通再考虑混合，别一开始搞太复杂。

T4跑bge确实慢，建议试试m3e-base，速度比bge快不少，召回也够用。

单卡T4的话bge-large确实吃力，试试bge-small-zh或者m3e-base，速度提升挺明显。

单卡T4跑bge-large确实有点吃力，我之前试过把batch size调小到8、量化成fp16，推理速度能提个30%左右，准确率没明显掉。text2vec对长文本确实拉胯，后来换了m3e-base，速度和效果平衡得还行，你可以试试。多路召回再用rerank的话，延迟肯定翻倍，我建议先用bge做初筛再rerank，别混太多模型。

单卡T4跑bge-large确实有点吃力，我之前试过量化到fp16勉强能跑，但批量一上去显存直接爆。text2vec对长文本分块确实不太友好，尤其你们企业级文档段落长，可以试试把分块策略调小一点，比如256token配合重叠，召回率能救回来一些。多路召回的话，如果两路embedding都跑完再rerank，延迟基本翻倍，建议先用快的模型做首轮筛选，慢的模型只精排前几十条，这样能平衡。你们文档多模态吗？纯文本的话其实可以看看m3e-base，速度和效果居中，社区踩坑经验也多。

单卡T4的话试试bge-small，速度比large快不少，长文本召回也稳。混合召回rerank延迟肯定翻倍，得看业务能不能忍。

单卡T4的话bge-large确实吃力，试试m3e或者bge-small-zh，速度能提不少。

单卡T4跑bge-large确实有点吃力，我之前试过量化到fp16能快一些，但精度掉得不多，可以试试。text2vec做长文本分块后召回确实不稳，后来我换成m3e-base，速度和召回平衡得还行，你可以测一下。多路召回的话，多个embedding并行确实会拖慢rerank，尤其文档量上去以后，建议先单模型调优再做多路，不然运维成本太高。

T4上跑bge-large确实有点吃力，我建议你试试bge-base-zh或者m3e-base，速度能快一倍，效果差距很小。多路召回提升有限，但rerank延迟会翻倍，建议直接单模型加粗粒度分块，配合关键词匹配救召回。还有，langchain默认的chunk_size对中文不友好，记得调小到300-500。

bge加个量化就能压速度，T4跑得动，混合召回对rerank延迟影响不大但先保证单路质量。

试过bge-large-zh-v1.5配ONNX推理，速度能提30%还不掉点，多路召回加上rerank延迟大概多80ms，能接受。

单卡T4跑bge-large确实憋屈，我之前试过把batch压到8勉强能忍，但线上延迟直接劝退。text2vec召回拉胯大概率是分块策略没对齐，试试重叠窗口+标题拼接，能救回来不少。混合embedding多路召回这事我干过，延迟主要看rerank的输入量，建议先粗排砍到top50再进rerank，不然T4直接冒烟。另外可以看看gte-large-zh，速度比bge快一截，效果差距不大。

多路召回延迟主要看rerank模型，混合embedding影响不大，但T4上bge-large确实有点吃力，建议量化一下试试。

单卡T4的话bge-large确实有点吃力，我试过量化到fp16再加vllm部署能快个30%但精度会掉一点，你可以试试。多路召回+rerank延迟确实会翻倍，尤其你文档多的时候，建议先粗排用text2vec，精排再上bge，这样T4勉强能扛住。另外你分词粒度调过没？中文长文本召回率低有时候是chunk_size和overlap没调好，可以试试256+64的组合，比换模型见效快。

混合召回对rerank延迟影响挺大的，建议先拿bge做主力，text2vec当候选补充，实测多路召回得加缓存。

单卡T4跑bge-large其实能接受，把分块调小点，速度能上来，召回率也比text2vec稳。

T4上跑bge-large确实有点吃力，我后来换了bge-base-zh，速度提升明显，准确率也就掉了3%左右，完全够用。多路召回加rerank这个思路我试过，延迟主要看你的rerank模型，如果只是加个bge-reranker，那点耗时能接受，但别搞太多种模型，不然工程复杂度上去了收益不成正比。还有，你PDF转出来的文本质量如果一般，再好的embedding也白搭，建议先做一轮清洗和版面分析。

T4上跑bge-large确实有点吃力，我项目里最后折中用了bge-base-zh，速度提升明显，准确率损失在可接受范围内。多路召回+rerank延迟确实会翻倍，如果知识库文档量不大，建议直接单模型+精调chunk大小更省心。另外text2vec对长文本分块确实拉胯，试试把chunk_size调小到300-400，overlap设大点，召回率能上来一些。

单卡T4的话，bge-large-zh确实有点吃力，我试过把batch压到16才能勉强跑起来，后来换成bge-small-zh加onnx量化，速度能快个40%，召回率掉得不多。混合模型多路召回这事儿我劝你慎重，之前试过bge加text2vec双路，rerank阶段延迟直接翻倍，因为向量维度不一样还得单独建索引，维护成本挺高。你不如先试试把文档分块调小到300字左右，text2vec的召回率其实能救回来不少。另外langchain里有个embedding缓存功能，开了之后重复查询能省不少时间，这个坑我踩过。