⚡️BGE: One-Stop Retrieval Toolkit For Search and RAG

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BGE (BAAI General Embedding) 专注于检索增强llm领域，目前包括以下项目:

推理: Embedder, Reranker
微调: Embedder, Reranker
评估
数据集
教程
研究

更新

10/29/2024: 🌏 我们建立了BGE技术交流群，欢迎扫码入群！
10/22/2024：我们发布了新的模型：OmniGen，这是一个支持各种任务的统一图像生成模型。OmniGen可以在不需要额外插件（如ControlNet、IP-Adapter）或辅助模型（如姿态检测和人脸检测）的情况下完成复杂的图像生成任务。 🔥
9/10/2024：我们推出了MemoRAG，这是一种基于记忆启发的知识发现技术，是迈向 RAG 2.0 的关键一步（仓库：https://github.com/qhjqhj00/MemoRAG，论文：https://arxiv.org/pdf/2409.05591v1） 🔥
9/2/2024: 开始维护更新教程，教程文件夹中的内容会在未来不断丰富，欢迎持续关注！ 📚
7/26/2024：发布bge-en-icl。这是一个结合了上下文学习能力的文本检索模型，通过提供与任务相关的查询-回答示例，可以编码语义更丰富的查询，进一步增强嵌入的语义表征能力。 🔥
7/26/2024: 发布bge-multilingual-gemma2。这是一个基于gemma-2-9b的多语言文本向量模型，同时支持多种语言和多样的下游任务，在多语言检索数据集 MIRACL, MTEB-fr, MTEB-pl 上取得了迄今最好的实验结果。 🔥
7/26/2024：发布新的轻量级重排器bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight。这是一个基于gemma-2-9b的轻量级重排器，支持令牌压缩和分层轻量操作，在节省大量资源的同时，仍能确保良好的性能。:fire:

More

6/7/2024: 发布首个专为长视频理解设计的全面评测基准MLVU。MLVU拥有丰富的视频时长范围，多样化的视频来源，以及多个专为长视频理解设计的评估任务。 🔥
5/21/2024：联合 Jina AI、Zilliz、HuggingFace 等机构发布评测基准 AIR-Bench，针对检索任务和 RAG 场景设计。AIR-Bench 首次提出在检索任务中使用 LLMs 自动化生产评估数据，避免模型过拟合测试数据。AIR-Bench 不需要人工参与标注数据，因而可以更灵活覆盖更多垂直领域和不同语种。同时 AIR-Bench 会定期进行更新从而满足社区不断变化的评测需求。Leaderboard 🔥
4/30/2024: 发布Llama-3-8B-Instruct-80K-QLoRA, 其通过在少量合成的长文本数据上的QLoRA训练，有效地将Llama-3-8B-Instruct的上下文长度从8K扩展到80K。详见代码 🔥
3/18/2024: 发布新的rerankers, 拥有更好的性能同时支持多语言和长文本。 🔥
3/18/2024: 发布Visualized-BGE，该项目通过引入image token embedding赋予BGE视觉编码能力。Visualized-BGE可以对混合图文数据进行编码，用于广泛的混合模态检索任务。 🔥
1/30/2024: 发布BGE-M3, 第一个具有多功能、多语言和多粒度特性的文本检索模型，高效支持多语言（100+语言）、长文本（至多8192长度的输入文本）、和混合检索（稠密、稀疏、多向量）。详见report和代码 🔥
1/9/2024: 发布Activation-Beacon, 一个有效、高效、兼容、低成本（训练）的扩展大预言模型上下文长度的方法。技术报告
12/24/2023: 发布LLaRA, 一个基于LLaMA-7B的稠密检索模型, MS MARCO与BEIR上取得了迄今最好的实验结果. 模型与代码将会陆续开源. 敬请关注. 技术报告和代码
11/23/2023: 发布LM-Cocktail, 一种通过模型融合在微调时保持原有模型通用能力的方法. 技术报告
10/12/2023: 发布 LLM-Embedder, 专为大语言模型各种检索增强任务设计的英文向量模型。技术报告
09/15/2023: 发布技术报告和数据集.
09/12/2023: 更新：
- 新增重排模型：开源交叉编码器模型bge-reranker，具有比向量模型更强大的排序能力。非常建议使用或者微调它来重新排序向量模型返回的top-k文档，提高最终结果的相关性。
- 更新向量模型：发布bge-*-v1.5向量模型，缓解相似度分布问题，提升无指令情况下的检索能力（但检索任务仍建议使用指令）
09/07/2023: 更新微调代码: 增加难负样本挖掘脚本，增加指令参数方便在微调中添加指令.
08/09/2023: BGE模型整合入Langchain, 可以在langchain中非常简单的使用它; C-MTEB中文榜单已在线更新.
08/05/2023: 发布更小的模型(base, small), 在同尺寸模型中取得最好的性能！ 🤗
08/02/2023: 🎉 🎉 发布中英文向量模型BGE(BAAI General Embedding的缩写), 在MTEB和C-MTEB榜单上取得最好的性能
08/01/2023: 发布大规模中文文本向量评测榜单 (C-MTEB), 其包括31个测试任务.

安装

使用pip:

如果你不想微调模型，你可以直接安装包，不用finetune依赖：

pip install -U FlagEmbedding

如果你想微调模型，你可以用finetune依赖安装：

pip install -U FlagEmbedding[finetune]

从源文件安装部署:

克隆并安装FlagEmbedding：

git clone https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding.git
cd FlagEmbedding
# 如果你不想微调模型，你可以直接安装包，不用finetune依赖：
pip install  .
# 如果你想微调模型，你可以用finetune依赖安装：
# pip install  .[finetune]

在可编辑模式下安装:

# 如果你不想微调模型，你可以直接安装包，不用finetune依赖：
pip install -e .
# 如果你想微调模型，你可以用finetune依赖安装：
# pip install -e .[finetune]

快速开始

首先，加载一个BGE向量模型：

from FlagEmbedding import FlagAutoModel

model = FlagAutoModel.from_finetuned('BAAI/bge-base-en-v1.5',
                                      query_instruction_for_retrieval="Represent this sentence for searching relevant passages:",
                                      use_fp16=True)

将语句作为模型输入，得到向量：

sentences_1 = ["I love NLP", "I love machine learning"]
sentences_2 = ["I love BGE", "I love text retrieval"]
embeddings_1 = model.encode(sentences_1)
embeddings_2 = model.encode(sentences_2)

取得向量后，通过内积计算相似度：

similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T
print(similarity)

关于更多细节，可以参考embedder推理, reranker推理, embedder微调, reranker微调, 评估, 研究.

社区

我们将持续维护BGE及FlagEmbedding社区，有任何想法建议都欢迎告诉我们！

近期会持续更新教学中的内容，希望为文本检索以及RAG打造出完整且详细的教学，欢迎持续关注！

在未来将会更新以下内容：

RAG

教程规划

## 模型列表

Model	Language	Description	query instruction for retrieval
BAAI/bge-en-icl	English	基于大型语言模型的向量模型，具有上下文学习能力，能够基于少量示例充分发挥模型的潜力。	根据给定的任务自由提供指示和少数示例。
BAAI/bge-multilingual-gemma2	Multilingual	基于大型语言模型的多语言向量模型，在多种语言和任务上训练，适应多样化的下游场景。	根据给定的任务自由提供指示和少数示例。
BAAI/bge-m3	Multilingual	多功能（向量检索，稀疏检索，多表征检索）、多语言、多粒度（最大长度8192）
LM-Cocktail	English	微调的Llama和BGE模型，可以用来复现LM-Cocktail论文的结果
BAAI/llm-embedder	English	专为大语言模型各种检索增强任务设计的向量模型	详见README
BAAI/bge-reranker-v2-m3	Multilingual	一个轻量级的交叉编码器模型，具有强大的多语言能力，易于部署，具有快速的推理能力。
BAAI/bge-reranker-v2-gemma	Multilingual	一个支持多语言的交叉编码器模型，在英文和多语言能力方面均表现出色。
BAAI/bge-reranker-v2-minicpm-layerwise	Multilingual	一个支持多语言的交叉编码器模型，在英文和中文方面均表现良好，允许自由选择输出层，以便加速推理。
BAAI/bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight	Multilingual	一个支持多语言的跨编码器模型，不仅在英文和中文上表现良好，还允许自由选择输出层、压缩比例和压缩层，从而便于加速推理。
BAAI/bge-reranker-large	Chinese and English	交叉编码器模型，精度比向量模型更高但推理效率较低
BAAI/bge-reranker-base	Chinese and English	交叉编码器模型，精度比向量模型更高但推理效率较低
BAAI/bge-large-en-v1.5	English	1.5版本，相似度分布更加合理	`Represent this sentence for searching relevant passages:`
BAAI/bge-base-en-v1.5	English	1.5版本，相似度分布更加合理	`Represent this sentence for searching relevant passages:`
BAAI/bge-small-en-v1.5	English	1.5版本，相似度分布更加合理	`Represent this sentence for searching relevant passages:`
BAAI/bge-large-zh-v1.5	Chinese	1.5版本，相似度分布更加合理	`为这个句子生成表示以用于检索相关文章：`
BAAI/bge-base-zh-v1.5	Chinese	1.5版本，相似度分布更加合理	`为这个句子生成表示以用于检索相关文章：`
BAAI/bge-small-zh-v1.5	Chinese	1.5版本，相似度分布更加合理	`为这个句子生成表示以用于检索相关文章：`
BAAI/bge-large-en	English	向量模型，将文本转换为向量	`Represent this sentence for searching relevant passages:`
BAAI/bge-base-en	English	base-scale 向量模型	`Represent this sentence for searching relevant passages:`
BAAI/bge-small-en	English	base-scale 向量模型	`Represent this sentence for searching relevant passages:`
BAAI/bge-large-zh	Chinese	向量模型，将文本转换为向量	`为这个句子生成表示以用于检索相关文章：`
BAAI/bge-base-zh	Chinese	base-scale 向量模型	`为这个句子生成表示以用于检索相关文章：`
BAAI/bge-small-zh	Chinese	base-scale 向量模型	`为这个句子生成表示以用于检索相关文章：`

贡献者:

十分感谢所有参与FlagEmbedding社区成员的贡献，也欢迎新的成员加入！

Citation

如果您觉得我们的工作有所帮助，请考虑点个星 ⭐ 和引用以下论文:

@misc{cocktail,
      title={LM-Cocktail: Resilient Tuning of Language Models via Model Merging}, 
      author={Shitao Xiao and Zheng Liu and Peitian Zhang and Xingrun Xing},
      year={2023},
      eprint={2311.13534},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

@misc{llm_embedder,
      title={Retrieve Anything To Augment Large Language Models}, 
      author={Peitian Zhang and Shitao Xiao and Zheng Liu and Zhicheng Dou and Jian-Yun Nie},
      year={2023},
      eprint={2310.07554},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.IR}
}

@misc{bge_embedding,
      title={C-Pack: Packaged Resources To Advance General Chinese Embedding}, 
      author={Shitao Xiao and Zheng Liu and Peitian Zhang and Niklas Muennighoff},
      year={2023},
      eprint={2309.07597},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

License

FlagEmbedding基于MIT License开源协议。

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