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传统RAG流程

相似性搜索中：神经网络的密集检索器，稀疏检索器

密集检索器

BGE系列模型

text-embedding-ada-002模型

M3E模型

稀疏检索器

示例一：基于TF-IDF的稀疏检索器

示例二：基于BM25的稀疏检索器

稀疏检索器的特点与优势

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传统RAG流程

相似性搜索中：神经网络的密集检索器，稀疏检索器

密集检索器

BGE系列模型、text-embedding-ada-002模型、M3E模型确实是现今流行的模型，以下是对这三个模型的详细介绍：

BGE系列模型

• 研发背景与意义：检索增强（RAG）是自然语言处理与人工智能领域的一项重要技术，通过借助搜索引擎等信息检索工具，语言模型得以与外部数据库连通，从而实现推理能力与世界知识的整合。向量检索因其使用的便捷性而广受开发者欢迎，借助向量模型（embedding model）与向量数据库，用户可