BGE-M3

BGE-M3 是一个多功能的 Embedding 模型，能够处理多种语言的文本，并支持不同的粒度级别。例如，您可以处理短句，也可以处理长达 8192 个 Token 的长文档。这个 Embedding 模型还能够输出两种不同的向量类型：稠密向量（Dense embedding）和稀疏向量（Sparse embedding）。

稠密向量的维度比稀疏向量更紧凑，并且包含原始输入的语义表示。与此同时，正如其名，稀疏向量具有高维度，但大多数元素都是零。因此，针对稀疏向量可以使用专门的数据结构和算法实现更高效地存储和处理。

在下面的 RAG 应用中，我们将使用 BGE-M3 作为 Embedding 模型，将文本输入转换为向量。我们可以使用以下代码在 Milvus 中使用 BGE-M3：

!pip install "pymilvus[model]"

from pymilvus.model.hybrid import BGEM3EmbeddingFunctionbge_m3_ef = BGEM3EmbeddingFunction(    model_name='BAAI/bge-m3', # Specify the model name    device='cpu', # Specify the device to use, e.g., 'cpu' or &