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Embedding 最佳实践

模型选型​

  • 中文为主选 BGE、GTE 等
  • 多语言选 M3、E5
  • 云端快速接入选 OpenAI text-embedding-3
  • 成本敏感选开源本地部署

提示与指令​

  • BGE 查询时加 Represent this sentence for retrieval:
  • E5 等可能有类似指令，查阅模型文档
  • 文档向量一般无需指令

维度与归一化​

  • 维度与向量库配置一致
  • 检索前确认是否需 L2 归一化
  • 相似度计算优先用点积（归一化后）或余弦

分块策略​

  • 与 RAG 分块策略配合
  • chunk 不宜过大，通常 256–512 token
  • 适当 overlap 避免语义割裂

与 RAG 闭环​

Embedding 质量直接影响 RAG 效果。结合 RAG 最佳实践、向量数据库 做整体优化。