BAAI/bge-m3 单模型完成 RAG 向量化，可本地运行
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BAAI/bge-m3 单模型完成 RAG 向量化，可本地运行
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AI 综述
智源研究院推出的 BAAI/bge-m3 向量化模型采用 MIT 协议、允许商用，开发者可在 Python 本地环境直接运行，用一个模型完成 RAG 向量化。 该模型覆盖 100 多种语言，最大支持 8192 token 上下文，一次推理可同时输出稠密向量、稀疏权重和多向量三种表示。
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最新进展10月19日 18:14
用 BAAI/bge-m3 一个模型搞定 RAG 向量化，Python 本地直接跑报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- 博客园用 BAAI/bge-m3 一个模型搞定 RAG 向量化，Python 本地直接跑
BAAI/bge-m3 是智源研究院出品的 MIT 协议可商用向量化模型，覆盖 100+ 种语言，最大支持 8192 token，一次推理可同时输出稠密向量、稀疏权重和多向量。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。