netease-youdao/BCEmbedding

Что это?

Ключевые возможности

• 01Модель эмбеддингов для семантического поиска на китайском и английском языках, а также между языками.
• 02Модель реранкера с поддержкой китайского, английского, японского и корейского языков.
• 03Реранкер обрабатывает фрагменты длиной более 512 токенов — до 32k токенов.
• 04Реранкер выдаёт оценки релевантности, которые можно использовать для фильтрации фрагментов низкого качества.
• 05Модель эмбеддингов работает без инструкций для конкретных типов запросов.
• 06Интеграции с LangChain и LlamaIndex, а также возможность напрямую использовать transformers и sentence-transformers.

Сценарии использования

• Создание двуязычной китайско-английской базы знаний или системы ответов на вопросы по документам.
• Добавление этапа реранжирования в существующий RAG-конвейер для улучшения контекста из поиска.
• Поиск между языками, когда запросы и документы написаны на разных языках.
• Сравнительная оценка моделей эмбеддингов и реранкеров на задачах RAG с помощью предоставленных скриптов.

Быстрый старт

1. 1

   Создайте и активируйте окружение conda

   conda create --name bce python=3.10 -y
2. 2

   Активируйте окружение conda

   conda activate bce
3. 3

   Установите BCEmbedding из PyPI (сначала установите совместимую версию torch)

   pip install BCEmbedding==0.1.5

Что важно знать

• !Чтобы избежать конфликтов, необходимо вручную установить torch для используемой версии CUDA.
• !В README для эмбеддингов указаны только китайский и английский языки, а reranker также поддерживает японский и корейский.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое BCEmbedding?

Двуязычные китайско-английские модели эмбеддингов и ранжирования от NetEase Youdao для поиска в RAG-приложениях. BCEmbedding предлагает две модели для поисковых конвейеров: EmbeddingModel преобразует текст в семантические векторы для поиска и ответов на вопросы, а RerankerModel повторно оценивает найденные фрагменты, чтобы наиболее релевантные оказались вверху списка. Модели предназначены для поиска на китайском и английском языках, а также между языками; реранкер также поддерживает японский и корейский.

BCEmbedding можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

BCEmbedding распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

BCEmbedding всё ещё поддерживается?

Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в BCEmbedding — 3 сент. 2026 г..

Для чего можно использовать BCEmbedding?

Создание двуязычной китайско-английской базы знаний или системы ответов на вопросы по документам. Добавление этапа реранжирования в существующий RAG-конвейер для улучшения контекста из поиска. Поиск между языками, когда запросы и документы написаны на разных языках. Сравнительная оценка моделей эмбеддингов и реранкеров на задачах RAG с помощью предоставленных скриптов.

Как установить BCEmbedding?

Создайте и активируйте окружение conda: conda create --name bce python=3.10 -y Активируйте окружение conda: conda activate bce Установите BCEmbedding из PyPI (сначала установите совместимую версию torch): pip install BCEmbedding==0.1.5

Где скачать BCEmbedding?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/netease-youdao/BCEmbedding