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1. 背景与演进历程
BGE是由**北京智源人工智能研究院（BAAI）**主导研发的开源向量模型系列，旨在为文本、代码、图像等多模态数据提供统一的语义嵌入表示。其发展可分为三个阶段：
- 文本嵌入阶段（2023）：
初始版本聚焦中英文文本向量化，登顶Hugging Face榜单，成为首个登顶该榜的中国模型，累计下载超6亿次。 - 多语言扩展（2024）：
推出多语言版本（如BGE-M3），支持100+语言，在MTEB、MIRACL等基准刷新SOTA。 - 多模态突破（2025）：
发布代码向量模型BGE-Code-v1、多模态模型BGE-VL-v1.5及视觉文档模型BGE-VL-Screenshot，解决代码与视觉检索瓶颈。
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2. 核心模型与技术突破
2.1 文本嵌入：BGE-M3
- 指令感知嵌入：在查询端注入任务指令（如“为以下问题查找相关文档”），提升多任务泛化性。
- 三模态融合：支持稠密检索、稀疏检索与多向量交互，兼顾效率与精度。
- 性能：MTEB基准平均得分64.8，超越OpenAI
text-embedding-3-large（63.5）。
2.2 代码向量：BGE-Code-v1
- 架构：基于
Qwen2.5-Coder-1.5B，采用课程学习策略，融合代码-文本合成数据与多语言语义数据。 - 创新：
- 代码拓扑解析：保留函数依赖与上下文结构；
- 跨语言对齐：支持14种编程语言与自然语言的混合检索。
- 性能：在
CoIR（覆盖14种语言）、CodeRAG-Bench基准全面领先谷歌、Salesforce等模型。
2.3 多模态向量：BGE-VL-v1.5
- 架构：以
LLaVA-1.6（7.5B参数）为基座，集成400万图文对齐数据。 - 关键技术：
- 双向注意力机制：捕捉图文模态关联；
- 层次化特征融合：整合局部与全局语义。
- 性能：
- Zero-shot版
BGE-VL-v1.5-zs登顶MMEB zero-shot榜单； - 微调版
BGE-VL-v1.5-MMEB在检索任务得分72.16（SOTA）。
- Zero-shot版
2.4 视觉文档向量：BGE-VL-Screenshot
- 问题定义：解决“可视化信息检索（Vis-IR）”任务（如网页/文档截图中的图文混合理解）。
- 训练数据：1300万截图 + 700万截图问答样本，覆盖新闻、论文、商品等七类场景。
- 评估基准：团队推出
MVRB基准（4任务20数据集），模型以60.61综合分刷新SOTA。
3. 性能对比与权威验证
表1：BGE模型在核心基准的表现
| 模型 | 基准 | 得分 | 超越对手 |
|---|---|---|---|
| BGE-Code-v1 | CodeRAG-Bench | SOTA | Google, Voyage AI, Jina |
| BGE-VL-v1.5-MMEB | MMEB-Retrieval | 72.16 | CLIP-ViT, OpenAI Embeddings |
| BGE-VL-Screenshot | MVRB | 60.61 | 多模态基线模型30%↑ |
| BGE-M3 | MTEB | 64.8 | OpenAI text-embedding-3-large |
数据来源：智源官方论文及基准榜单
4. 应用场景与开源生态
4.1 典型应用
- RAG系统：为LLM提供精准代码/文档检索（如GitHub Copilot增强）；
- 多模态搜索：电商平台图文混合检索（如“红色连衣裙+蕾丝细节”）；
- 工业编程：百万行级代码库的语义搜索与补全。
4.2 开源资源
# 模型与代码库
- BGE-Code-v1:• 模型地址: https://huggingface.co/BAAI/bge-code-v1• 训练代码: https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/research/BGE_Coder
- BGE-VL-Screenshot:• 基准榜单: https://huggingface.co/spaces/BAAI/MVRB_leaderboard
5. 与同名技术的区分
需区分两类同名“BGE”：
- 智源BGE：面向语义嵌入的向量模型家族（本文核心）；
- 阿里BGE（2018）：图嵌入算法（Billion-scale Commodity Embedding），用于电商推荐；
- 字节BGE（2024）：图数据库ByteGraph的执行引擎（非嵌入模型）。
核心论文
- BGE-Code-v1
BAAI. (2025).
BGE-Code-v1: A Unified Code-Text Embedding Model for 14 Programming Languages.
arXiv preprint arXiv:2505.12697.
→ 论文地址: https://arxiv.org/abs/2505.12697
💎 总结
BGE系列通过模块化设计与多模态扩展，定义了语义嵌入新范式：
- 技术突破：
- 代码向量模型解决程序语义鸿沟（BGE-Code-v1）；
- 多模态模型统一图文表示（BGE-VL-v1.5）；
- 视觉文档模型攻克复杂结构理解（BGE-VL-Screenshot）。
- 开源引领：6亿次下载、全面开放模型权重，推动RAG技术民主化。
- 持续演进：从文本到多模态，BGE正构建“万物可嵌入”的通用语义基础设施 🌐。
随着AGI对复杂知识的处理需求增长，BGE的结构化语义表示与高效检索能力将成为大模型落地核心引擎 🔧。
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