RAG系统用开源模型做embedding，到底选bge还是text2vec？

试试bge-m3吧，1024维检索慢的话直接降维或者换HNSW，中文长句确实text2vec更稳。

bge和text2vec我都跑过，最后留了bge-small-zh，1024维确实伤不起，几千条数据用small版本检索快不少，中文效果也没差太多。chunk这块我觉得不同模型差异挺明显的，text2vec对长句更友好，bge就适合拆细一点，你可以试试256加64重叠，比固定512效果好很多。

dimension这块深有同感，几千条数据真没必要上1024维，试试bge-small或者m3e轻量款，速度能快不少。

chunk设置确实得跟着模型走，text2vec对长句更友好，bge就适合切小块点，多调调重叠率对比下。

几千条的话真没必要上1024维，试试bge-small或者m3e，速度能快一倍，chunk建议256+32重叠。

你这场景我建议先别纠结模型，几千条文档其实bge-small或者m3e-small都够用，维度低检索快很多。text2vec对中文长句确实友好，但英文混排时容易拖后腿，可以按文档语言分两个向量库。chunk大小肯定有影响，我之前试过bge配512的chunk加64重叠，比默认256的效果稳，但具体还得看你文档结构调。FAISS慢的话试试加个IVF索引，1024维其实也能压到能接受的范围。

bge维度高确实拖速度，几千条文档试下m3e-small，轻量且中文长句不输text2vec。

我们项目最后留了bge-m3，中英混合检索比这俩都稳，而且支持稀疏检索，FAISS慢的话可以换hnsw或者直接上milvus。chunk大小影响确实大，bge对长文本分块敏感，试过512和256，召回率能差五个点，text2vec反而对chunk不挑。你这几千条文档其实不用太纠结速度，要不试试用bge的small版本？维度降到512，速度能快不少，效果损失在可接受范围。

我们团队之前也踩过这个坑，最后综合下来还是留了bge，但把维度砍了。其实1024维不是必须的，你可以用PCA或者直接换bge-small，检索速度能快不少，效果损失在可接受范围内，尤其几千条文档这种规模，真没必要硬上large。text2vec对中文长句确实友好，但英文一混进来就露怯，你既然中英文混杂，我觉得还是bge更稳一点。另外chunk大小这事，跟模型关系挺大，我试过bge配256的chunk加50重叠，效果比512好，但text2vec反而512更合适，这玩意儿真得自己调，别信教程里的一刀切。还有个小建议，FAISS里加个IVF索引，配合bge的高维度，速度能改善不少，不然纯暴力检索迟早卡成PPT。最后想问下，你试过m3e-base没？那个模型在中文和英文平衡上做得也挺有意思，虽然不算最新，但轻量场景下性价比挺高的。

跟你情况差不多，我也在搞内部文档的RAG，试了一圈下来最直观的感受是：bge-large那个1024维真的有点重，FAISS检索快不起来，后来换了bge-small-zh-v1.5（512维），速度上来了，中文召回率跟large差距很小，几千条文档完全够用。text2vec我也测过，它有个问题是对英文术语的语义理解有点飘，尤其你们文档中英混杂，容易把“API”和“接口”当两个完全不相关的词，bge在这点上就稳很多。关于chunk大小，我自己的经验是跟模型强相关，bge对256-512的chunk都比较宽容，但text2vec在长chunk（超过400字）时效果掉得特别明显，建议你如果坚持用text2vec就切小一点，比如300上下，重叠50-80。另外别忽略一个细节：bge在中文上其实更适合用query指令模式（给prefix），而text2vec不需要，这会影响你的检索入口。最后想问问，你测试召回率的时候是用的什么评估集？是自己标注的黄金问答对还是随便抽几条文档？这个对结论影响挺大的。

之前做过类似的内部知识库，几千条文档这规模真不用纠结维度，bge-m3其实更均衡，中文长句和英文都能兼顾，但如果你对比过text2vec的召回，可能得看看是不是chunk切法的问题。另外FAISS慢不全是维度的事，加个PQ或HNSW索引能快不少，但代价是精度略有损失。至于chunk大小，我试下来300-500字带20%重叠对两类模型都稳，太短反而丢失上下文。你不如先固定一个模型，把切分策略调顺了再回来对比，不然变量太多容易误判。

你这场景我太熟了，之前做内部知识库也卡在这。几千条文档真没必要上1024维，bge-m3或者bge-small-zh就够用了，速度能快不少。另外chunk这块，我试下来中文还是得控制在300字左右，重叠50-80字，text2vec对长句子的语义切分确实更稳一点。FAISS的话建议先做PCA降维再建索引，不然数据量上来检索延迟很难受。

bge-large那个1024维确实烦，FAISS检索慢一截，我后来直接换成了bge-base-zh，维度砍到768，中文效果损失不大但速度明显上来了。text2vec我也试过，长句召回确实稳，但对英文术语多的文档不太友好，你公司文档中英混杂的话可能得考虑混用。chunk大小影响真不小，我调的时候发现text2vec配小chunk（200字左右）效果比大chunk好，bge反而适合长一点的，重叠策略倒是差别不大，你多试几个组合看看。

bge维度高确实拖速度，几千条文档其实text2vec够用，chunk调小点试试。

中文场景我投text2vec一票，几千条文档真没必要上1024维，速度影响太明显了。

说实话我跟你情况差不多，最后留了text2vec，主要就是嫌bge那1024维在FAISS里跑起来太肉，几千条文档根本没必要上那么重的向量。chunk这块我觉得影响比模型还大，之前试过固定256字，中英混排效果很飘，后来改成按段落切再加个20%重叠，召回明显稳了。你要是想省事，也可以看看m3e-small或者gte-small，维度低不少，中文效果也不差。另外你FAISS换IVF索引试试，检索速度能再快一截。

bge维度高用faiss确实头疼，试试m3e-small吧，几千条文档够用了。chunk大小影响挺大，建议中英分开调参。

这题我熟，之前做内部文档检索也卡在这俩上。bge-large确实英文和泛化强，但1024维用FAISS索引大了之后延迟很头疼，后来换了bge-base-zh-v1.5，300多维度，中文效果损失不大，速度体感快一倍。text2vec中文长句召回好，但对英文和代码块是真的拉胯。你几千条文档其实不用太纠结模型，反而chunk大小影响更明显，我试过中文按150字带20字重叠效果最稳，bge对长段落会稀释语义。另外可以试试m3e-base，体积小，中英混合表现比text2vec均衡，就是社区更新慢点。

中文场景我站text2vec，bge那1024维中小库真没必要，几千条文档用384维的m3e或者text2vec-base就够快。

说实话你这情况我太理解了，当初我搭内部知识库也是在中英文混排上折腾了好久。bge-large那个1024维确实是个坑，FAISS暴力检索几万条还好，几千条反而有点杀鸡用牛刀，我后来直接降到256维的bge-small才把速度拉回来，但代价是英文稍弱一点。text2vec我倒没长期用，感觉它对长中文段落确实更友好，但如果你文档里代码片段多，它的向量空间可能不够平滑。要我说，中小规模文档真没必要追大模型，试试bge-base-zh-v1.5或者m3e-small，维度适中，中文召回也不差。另外chunk大小这事，我实测下来，embedding模型对文本长度特别敏感，bge在256token左右表现最稳，text2vec反而适合512以上，重叠策略倒是次要的，关键是别让一句完整的技术术语被切碎。你要是愿意折腾，可以拿自己文档跑个对比，用hit_rate和MRR看，光靠感觉容易跑偏。

你这情况我太熟了，之前做内部文档检索也卡在这俩上。bge维度高是硬伤，FAISS换IVF索引能缓解，但几千条数据真没必要硬上。text2vec对中文长句友好，配个300-500的chunk重叠50试试，效果立竿见影。轻量方案可以看看m3e-base或者multilingual-e5-small，速度维度都均衡。