3.2 Embeddings模型选型指南：OpenAI vs BGE本地化，效果与成本如何权衡？选型决策表+性能对比

3.2 Embeddings模型选型指南：OpenAI vs BGE本地化，效果与成本如何权衡？

引言：Embeddings模型的选择至关重要

在RAG系统中，Embeddings模型的选择直接影响系统的效果和成本。不同的模型在效果、成本、部署方式上都有显著差异。选择错误的模型可能导致：

• 检索精度低，无法找到相关文档
• 成本过高，项目无法持续运营
• 部署复杂，开发效率低

今天，我们将深入对比主流的Embeddings模型，特别是OpenAI和BGE，帮助你根据实际需求做出最佳选择。

一、Embeddings模型全景图

1.1 主流Embeddings模型分类

mindmap
  root((Embeddings模型))
    云服务模型
      OpenAI
      Cohere
      Azure OpenAI
    开源模型
      BGE系列
      Sentence-BERT
      E5系列
    多语言模型
      multilingual-e5
      BGE-m3
    中文优化
      BGE-large-zh
      text2vec-chinese