02-QAnything：大模型驱动下的知识库问答体系革新与实践.pdf

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6、d-3和bge-m3表现出顽强的泛化性。Cohere和e5的多语种embedding模型同样表现出不错的效果。而其他单语种embedding模型表现却不尽如人意（JinaAI-v2-Base-zh和bge-large-zh-v1.5稍好一些）。横排对比：reranker模块可以显著改善检索效果。其中CohereRerank和bge-reranker-large效果相当，bce-reranker-base_v1具备比前二者更好的精排能力。整体：bce-embedding-base_v1和bce-reranker-base_v1的组合可以实现最好的检索效果（93.46/77.02），比其他开源闭源