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

中文为主的话text2vec够用，几千条文档别上1024维，试试m3e或shibing624的轻量模型，chunk设256重叠40效果稳。

bge维度高确实拖速度，但text2vec英文弱，建议按文档语言分开用两套embedding。

千条级别用text2vec够了，chunk别切太碎，256到512试下，重叠别超20%。

bge维度高确实卡，几千条文档试试m3e-small，速度能快不少，中文效果也不差。

我最近也在折腾这块，最后留了bge-m3，维度比large低些，中文英文都能兼顾，速度也还行。text2vec我试下来感觉对长文档分段确实更友好，但跨语言场景就有点吃力。chunk大小影响挺大的，我这边调到400字带50重叠，召回率比默认配置稳不少，你可以试试看。

说实话两个模型我都跑过，bge-large-zh-v1.5对英文代码块识别明显强，但纯中文技术文档text2vec的top-5命中率确实更高。你几千条数据其实不用太纠结维度，FAISS加个IVF索引速度能上来。chunk这块我建议按段落切，别死守固定长度，不同模型对语义边界的敏感度差别挺明显的。

几万条规模用text2vec就够，bge那1024维在faiss里纯属给自己找罪受。

中文场景text2vec确实更稳，bge强在英文但1024维对FAISS不友好，几千条文档试试m3e-small，速度和召回都够用。

说实话你这个规模直接上bge-small或者m3e-small就够了，几千条文档1024维确实没必要，检索速度影响挺明显的。text2vec对中文长句的语义捕捉确实更稳，但bge在多语言混合上又占优，这俩其实看你的文档偏科情况。另外chunk大小肯定要跟着模型走，bge对长文本切分更敏感，text2vec相对宽容点，建议你拿几组典型文档对比调一下重叠率。

其实你提到的维度问题挺关键的，FAISS对高维向量检索确实吃力，尤其几千条文档用1024维有点杀鸡用牛刀了。我建议试试bge-small-zh-v1.5，维度降到512，中文效果损失不大，速度能快不少。另外chunk大小和重叠策略真的得跟着模型走，text2vec对长句更敏感，你可以把chunk调大到500左右试试，bge反而适合短一点的块。不过你这场景我更推荐直接上m3e-small，轻量而且中英混合表现挺稳的。

bge维度高用faiss确实卡，几千条文档还是text2vec更顺手，chunk重叠设128试试。

bge和text2vec这个纠结我也经历过，最后留了text2vec，主要就是受不了bge那1024维在FAISS里跑起来像蜗牛。几千条文档真没必要上大模型，我试过国产的m3e-small和gte-small，召回和速度平衡得挺好，中文长句也没拉胯。另外chunk大小确实得跟着模型走，text2vec对长文本更宽容，我设的512带64重叠，bge就得砍到256才稳，不然召回飘得厉害。你那边如果英文占比高，可以试试bge-m3，维度降到768，速度会好不少。

其实几千条文档的话，bge的1024维真没必要，试试m3e-small或者text2vec，速度能快不少，中文效果也不差。

chunk大小对召回率影响挺大的，你对比两个模型时最好先把重叠和切分策略固定住，不然对比结果不客观。

bge维度高确实拖速度，我后来换m3e-small，几万条文档也够用，chunk设256带50重叠效果还行。

text2vec中文长句召回是真稳，但英文拉胯，混排文档建议直接上bge的small版，1024维砍到512，FAISS快不少。

bge维度高确实拖慢FAISS，你这几千条数据不如试试m3e-small，速度上来效果也不差。

试过text2vec和bge，最后留了text2vec，主要就是中文长句的召回确实稳，bge对英文更友好但中文偶尔会丢关键信息。维度高这个痛点太真实了，1024维用FAISS索引大了之后延迟明显，后来换成了m3e-small，速度上去了效果也没差太多。关于chunk大小，我建议别照搬教程，不同模型对语义边界的敏感度不一样，text2vec配256左右的重叠窗口效果比bge好，bge反而更适合512以上的大块。中小规模几千条文档其实不用太纠结模型，倒是可以试试调一下检索的top-k和相似度阈值，有时候比换模型提升更明显。

老实说你这情况我建议直接上bge-small或者m3e-small，几千条文档真没必要硬扛1024维，FAISS检索慢只是表象，后面调参更头疼。中文长句召回那块，text2vec确实有优势，但bge对中英混合的泛化能力更强，你公司文档要是英文占比不低，还是bge稳妥。chunk大小影响特别大，我试过bge配512的chunk加64重叠，比256的chunk效果好一截，但具体还得看你文档结构。要不你先拿两三百条真实数据跑个对比测试，看哪个模型的top10命中率更符合你业务场景再定。

bge维度高确实拖慢检索，几千条文档的话text2vec加小chunk更香，召回率也稳。

bge维度高确实拖速度，中文长句试试text2vec，chunk大小调小点能救召回。

这个点我也纠结过，最后留了text2vec做主力，bge只用来处理英文段落。你试试把chunk调小到300字左右、重叠设50，text2vec的召回会稳不少，而且FAISS检索快很多。另外几千条文档真不用上1024维，m3e-small或者bge-small都够用，速度能快一倍。

说实话你这情况我也踩过坑，bge-large那个1024维在FAISS里索引建起来是真肉疼，尤其几千条文档其实用不到这么高的维度。我后来换成bge-base-zh-v1.5，512维，速度立马上来了，中文效果跟large版差距很小，英文稍微弱一点但够用。text2vec我没长期用，感觉它对长句子的切分敏感度太高，chunk稍微调大点召回就飘，反而bge更稳。你提到中英文混杂，这确实是bge的强项，毕竟它训练数据里英文占比不低。至于chunk大小，我建议你试一下300-500字加上50字重叠，对bge来说这个区间比较友好，text2vec的话可能得缩到200字才不丢语义。轻量模型的话，还可以看看m3e-base，维度768，速度跟bge-base差不多，中文效果我个人觉得比text2vec好一点，但英文就一般了。最后提醒下，不管选哪个，先拿你自己的文档跑个评测集，别光看社区口碑，召回率这东西跟你的领域术语关系太大了。

说实话bge和text2vec这俩我最后都弃了，你这几千条文档的量级根本不用纠结维度，我后来换了gte-large-zh，检索速度和召回率平衡得挺好，而且对中英混合的支持比bge自然多了。你提到chunk大小和重叠策略，这个确实是隐藏的坑，我测试下来bge对短chunk更友好，text2vec反而适合长一点的段落，可能跟它的训练粒度有关。不过你FAISS慢的问题不一定全怪向量维度，试试用IVF索引或者改成HNSW，1024维在几千条数据上真不至于慢到不可接受。还有个思路是干脆用bge-m3，它支持稀疏+稠密混合检索，长文档表现比v1.5稳，虽然维度更高但实际查询时可以用降维技巧。另外你如果愿意折腾，可以试试把text2vec的最后一层pooling改成mean，有时候比默认的cls效果提升明显，这个是我在中文法律文书上发现的。最后想问你一下，你那边文档的段落长度是不是差别很大？如果有的特别长有的特别短，建议按长度分桶后用不同模型做embedding，效果会意外好。