中文检索

为什么Embedding模型决定RAG上限？ RAG系统的检索质量 = Embedding模型质量 × 向量库能力 × 检索策略。后两者已经相对成熟，Embedding模型成为拉开差距的关键变量。 一个差的Embedding模型，即使后面Reranker再强也无力回天——因为你根本检索不到相关文档。 测评模型清单 我们选取了2026年主流的10款Embedding模型进行测评： 模型 提供方 维度 参数量 最大长度 部署方式 text-embedding-3-large OpenAI 3072 - 8192 API text-embedding-3-small OpenAI 1536 - 8192 API BGE-large-zh-v1.5 BAAI 1024 326M 512 本地 BGE-M3 BAAI 1024 568M 8192 本地 GTE-large-zh 阿里 1024 326M 512 本地 GTE-Qwen2-7B-Instruct 阿里 3584 7B 32K 本地 Jina-embeddings-v3 Jina AI 1024 570M 8192 本地/API Cohere-embed-v4 Cohere 1024 - 512 API E5-large-v2 Microsoft 1024 335M 512 本地 UAE-large-v1 WhereIsAI 1024 335M 512 本地 测评设置 数据集 数据集 文档数 查询数 特点 C-Pack 100万 5000 中文通用检索基准 MTEB-ZH 10万 1000 中文检索评估集 行业知识库(自建) 5万 500 金融、法律、医疗领域 多跳QA(自建) 1万 200 需要多文档关联 评估指标 # 主指标：NDCG@10 (归一化折损累积增益) # 辅助指标：Recall@5, Recall@10, MRR@10 def evaluate_retrieval(qrels, results, k=10): """计算检索评估指标""" ndcg_scores = [] recall_scores = [] mrr_scores = [] for query_id, retrieved_docs in results.items(): relevant_docs = qrels.get(query_id, {}) # NDCG@k ndcg = compute_ndcg(retrieved_docs[:k], relevant_docs) ndcg_scores.append(ndcg) # Recall@k recall = len(set(retrieved_docs[:k]) & set(relevant_docs)) / len(relevant_docs) recall_scores.append(recall) # MRR@k mrr = compute_mrr(retrieved_docs[:k], relevant_docs) mrr_scores.append(mrr) return { "ndcg@10": np.mean(ndcg_scores), "recall@5": np.mean([compute_recall(r, q, 5) for r, q in zip(results, qrels)]), "recall@10": np.mean(recall_scores), "mrr@10": np.mean(mrr_scores), } 测评结果 总体排名（NDCG@10） 排名 模型 C-Pack MTEB-ZH 行业库 多跳QA 平均分 1 GTE-Qwen2-7B 0.823 0.801 0.782 0.698 0.801 2 text-embedding-3-large 0.815 0.792 0.768 0.671 0.787 3 BGE-M3 0.808 0.785 0.771 0.662 0.782 4 Jina-embeddings-v3 0.801 0.778 0.759 0.658 0.774 5 BGE-large-zh-v1.5 0.792 0.771 0.752 0.641 0.764 6 GTE-large-zh 0.788 0.768 0.748 0.635 0.760 7 Cohere-embed-v4 0.781 0.762 0.741 0.628 0.753 8 E5-large-v2 0.772 0.754 0.732 0.615 0.743 9 text-embedding-3-small 0.761 0.748 0.725 0.608 0.736 10 UAE-large-v1 0.752 0.738 0.718 0.601 0.727 关键发现 1. GTE-Qwen2-7B一骑绝尘 GTE-Qwen2-7B作为首款基于大语言模型（7B参数）的Embedding模型，在长文本理解上优势明显： ...

Embedding 模型是 RAG 系统的基石——检索质量的上限由 Embedding 模型决定。2026 年，中文 Embedding 模型迎来了新一轮洗牌。BGE、Qwen Embedding、Cohere 等新老玩家竞争激烈。本文将在 5 个中文检索场景中实测 12 款主流 Embedding 模型，给出最权威的排行。 一、评测设计 参评模型 模型 维度 最大长度 类型 许可证 BGE-M3 1024 8192 开源 MIT BGE-large-zh-v2 1024 512 开源 MIT Qwen3-Embedding-8B 4096 32768 开源 Apache 2.0 Qwen3-Embedding-0.6B 1024 32768 开源 Apache 2.0 GLM-5-Embedding 1024 8192 开源 Apache 2.0 text-embedding-3-large 3072 8191 闭源 OpenAI API Cohere Embed v4 1024 512 闭源 Cohere API Jina Embeddings v3 1024 8192 开源 CC-BY-NC Voyage-3 1024 32000 闭源 Voyage API GTE-Qwen2-7B 3584 32768 开源 Apache 2.0 Stella-1.5B 1536 131072 开源 MIT E5-Mistral-7B 4096 32768 开源 MIT 评测数据集 数据集 说明 样本数 MTEB-zh 中文通用检索 50,000 DuReader 百度真实问答 100,000 CMRC2018 中文阅读理解 20,000 法律检索 中国法律条文 15,000 医学问答 中文医学QA 12,000 评测指标 NDCG@10：归一化折损累积增益（主指标） Recall@5：Top-5 召回率 MRR：平均倒数排名 二、综合排行 排名 模型 综合 NDCG@10 MTEB-zh DuReader CMRC 法律 医学 1 Qwen3-Embedding-8B 85.3 88.2 86.5 83.7 82.1 85.8 2 Voyage-3 83.7 85.3 84.8 82.1 80.5 85.5 3 text-embedding-3-large 82.8 84.5 83.7 81.3 78.8 85.3 4 BGE-M3 81.5 83.2 82.5 80.1 78.3 83.2 5 GTE-Qwen2-7B 81.2 82.8 81.7 79.5 77.8 83.8 6 GLM-5-Embedding 80.3 82.5 81.2 78.8 79.5 79.2 7 Jina Embeddings v3 79.8 81.3 80.5 77.8 76.2 82.8 8 Stella-1.5B 78.5 80.7 79.3 76.5 75.8 79.8 9 E5-Mistral-7B 78.2 80.2 78.8 76.1 75.2 80.3 10 Qwen3-Embedding-0.6B 77.8 79.8 78.5 75.8 74.8 79.8 11 BGE-large-zh-v2 75.3 77.5 76.2 73.5 72.1 76.8 12 Cohere Embed v4 74.8 76.2 75.5 72.8 70.5 78.5 关键发现： ...