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

说实话这俩我最后都弃了，直接换成了multilingual-e5-base，中英文混合场景稳得多。你几千条文档真没必要上1024维，bge-large那个检索慢的问题后面用ivf索引能缓解，但chunk这块确实得调，我试下来bge配256长度加64重叠比较合适，text2vec反而适合512的大块。另外提醒下，FAISS里记得做归一化，不然余弦相似度容易出诡异结果。

中英文混杂的场景确实比较头疼，bge和text2vec各有侧重。我们项目文档量跟你差不多，后来试了m3e-base，中文召回比bge稳一些，维度也降到768，FAISS跑起来快不少。几千条数据其实不用太纠结模型，chunk切分策略影响更大，中文建议按句号加换行切，重叠别超过20%，不然长句容易被截断。你可以拿几十条真实query做个对比测试，比看评测榜靠谱。

几千条文档的话真没必要上bge-large，1024维确实拖速度，可以试试bge-small-zh或者m3e-base，体积小一半效果也够用。中英文混杂场景我一般会按语言分流，中文走text2vec、英文走bge，最后合并检索结果。chunk建议先按语义切再固定长度，512配64重叠比较稳，别切太碎不然embedding也救不回来。

中英混杂的话bge对英文更稳，中文长句可以试试bge-m3或者gte-multilingual，几千条文档FAISS用1024维其实也还好。

几千条文档用bge-small-zh-v1.5就够了，1024维确实拖速度，换512维的轻量版试试。

几千条文档其实不用太纠结，我试过bge-large和text2vec混用，中文为主就text2vec，英文多就bge，分两个索引查再合并也行。维度高可以PCA降到512，FAISS检索快不少，精度掉得不多。chunk大小确实要看模型，bge对512token左右比较稳，text2vec短一点效果更好，重叠我一般设20%左右。你们内部文档如果结构清晰，按标题切可能比固定长度更管用。

中英文混杂的场景其实挺麻烦的，单靠一个中文embedding模型很难两头都讨好。我之前也踩过类似的坑，后来试了bge-m3，它对多语言的支持比bge-large-zh和text2vec都均衡不少，虽然维度也是1024，但检索质量确实上来了。你提到FAISS检索慢的问题，如果文档只有几千条，其实可以考虑用IVF或者HNSW索引，维度高一点影响没那么大，瓶颈往往在索引结构而不是维度本身。text2vec-base-chinese胜在轻量和中文语义连贯性，但英文片段确实会拉胯，我们内部做技术文档时经常遇到中英混排的段落，它就容易飘。chunk策略这块我觉得比选模型还关键，bge系列对512token左右比较敏感，text2vec在256到384之间表现更稳，重叠一般设成chunk的15%到20%就够用了。如果你实在纠结，不如拿几百条真实query做个召回对比，比看教程推荐靠谱得多，毕竟每个公司的文档风格差异太大了。

我们之前也踩过类似的坑，内部文档同样是中英混排，最后没在bge和text2vec里二选一，而是按语种做了路由：中文走text2vec-base-chinese，英文和代码片段走bge-small-en，效果比单一模型稳不少。你提到的维度问题，bge-large确实偏重，几千条文档用bge-small-zh或者text2vec-base就够，检索延迟能降一大截。chunk策略其实比选哪个模型更影响召回，我的经验是中文按语义段落切、512 token左右、重叠10%到15%，英文可以切得更碎一点，因为bge对长距离依赖没那么敏感。另外别忽略query侧的处理，中文查询先做一次关键词扩展或同义改写，text2vec的召回率还能再提一档。FAISS的话可以试试IVF-PQ或者HNSW，几千条其实暴力检索都扛得住，维度的影响没想象中那么致命。如果预算允许，混合检索加个BM25兜底，比死磕embedding模型性价比高。

既然中英混杂，不如试试bge-m3，中英文都稳，还省得纠结维度问题。

中英文混杂的场景其实可以试试bge-m3，它本身就是多语言的，中文长句召回比bge-large-zh稳一些，维度也是1024但支持稀疏向量能加速。几千条文档的话，text2vec-base-chinese够用了，维度才768，FAISS跑起来快很多，没必要硬上大模型。chunk大小确实跟模型有关，bge这类对长文本敏感，建议256-512带点重叠，text2vec可以切短一点。你也可以两个都索引，用RRF融合召回，成本不高效果挺明显。

几千条文档用bge-large确实有点浪费，换bge-small-zh-v1.5试试，维度512，速度能快不少，效果掉得也不多。中英混杂的话可以看看multilingual-e5-base，中英文平衡比text2vec好，就是得加query和passage前缀别忘。chunk策略影响挺大的，bge对512token左右比较敏感，text2vec短chunk表现更稳，建议按模型训练时的长度来切。

我们也是中英混的技术文档，最后选了bge-m3，中英文平衡比bge-large-zh好不少，维度1024但用HNSW索引其实还好。几千条文档真没必要纠结，text2vec轻量够用，检索慢可以换IVF或者降维。chunk大小确实要跟着模型调，bge适合512左右，text2vec可以短一点256，重叠给个10-15%就行。建议拿你们真实query跑个召回率对比，别光看教程推荐。

我最近也在踩这个坑，说说我的感受。bge-large-zh-v1.5确实在纯中文短句上表现不错，但你说的问题我也遇到过，1024维对几千条文档来说有点杀鸡用牛刀，FAISS检索延迟明显。后来我换成了bge-small-zh-v1.5，512维，速度提上来了，召回率掉得也不算多，中小规模场景够用了。text2vec-base-chinese我试过一版，中文长句确实稳一些，但英文片段拉胯得比较明显，中英混排的话我最后还是偏向bge系。另外你提到chunk策略，这个真的跟模型强相关，bge官方建议chunk别太长，256到512 token比较合适，重叠我一般设64到128，text2vec可以稍微放长一点。其实几千条文档的话，建议你把bge-small和text2vec都跑一遍，用同一批query做个recall@10的对比，比听别人推荐靠谱多了。还有个思路是搞个混合检索，BM25加向量，中英文混杂场景下提升挺明显的，不一定非得在embedding模型上死磕。

几千条文档用bge-m3其实挺合适，维度虽高但支持稀疏检索，中英文混着也不虚。chunk大小确实得跟着模型调，bge吃512，text2vec短点更稳。

有没有更详细的教程推荐？