bge-m3

BGE‑M3 è un modello di embedding del Beijing Academy of Artificial Intelligence per retrieval avanzato. Supporta tre modalità: denso, multi vettore e sparso. L’approccio multigranulare gestisce testi di lunghezza variabile in oltre 100 lingue. È ottimizzato per ricerca semantica, ranking di documenti e pipeline RAG, con un equilibrio tra precisione e velocità di inferenza.

• SEDE DEL PROVIDER: Extra UE
• PARAMETRI: ~567M
• CONTESTO MAX: 8.192 token
• LICENZA: MIT
• FUNZIONALITÀ: Dense retrieval, Sparse retrieval, Multi‑vector (ColBERT)
• OUTPUT FORMATS: Embedding_vector

• Ricerca semantica su documenti lunghi
• Pipeline RAG multilingua
• Ranking e re ranking di risultati
• Indicizzazione e retrieval enterprise

curl --request POST \
--url https://apiaruba.it/aiplatform/v1/embeddings \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'x-aruba-api-key: *****' \
--data '{
"model": "bge-m3",
"input": [
"primo testo",
"secondo testo"
]
}'

{
"model": "bge-m3",
"data": [
{
"embedding": [
0.01378626748919487,
0.031720615923404694,
-0.02318044938147068,
-0.007808151189237833,
0.0043615843169391155,
...
]
}
]
}

• multilingual‑e5‑large

• Hugging Face
• Paper