BAAI: bge-large-en-v1.5

BAAI bge-large-en-v1.5 は、北京人工知能アカデミー（BAAI）による埋め込みモデルです。これはチャットカテゴリではなく埋め込みカテゴリに属しており、つまり会話テキストを生成しません。代わりに、テキストをベクトルに変換し、それを保存、比較、検索できます。このモデルはプロバイダーによって 2025-11-18 にリリースされました。

このモデルは英語テキストを入力として受け取り、埋め込みを出力として生成します。英語の文、段落、文書を 1024 次元の密ベクトル空間にマッピングし、高忠実度の意味埋め込みを目指します。コンテキストウィンドウは 512 トークンで、最大出力は 460 です。入力はテキストのみで出力はベクトルであるため、読んだり解析したりする生成された文章はありません。下流システムが扱える意味の数値表現が得られます。

これらの特性は、かなり特定の用途群を示しています。セマンティック検索は明らかな用途です。文書を一度埋め込み、リクエスト時にクエリを埋め込み、ベクトル類似度でランク付けします。文書検索や検索拡張生成パイプラインも同じパターンに適合し、埋め込みモデルが再現率を担当し、別の生成モデルが回答を担当します。このモデルは、クラスタリング、重複排除、分類特徴量、文や段落間の類似度比較など、埋め込みを消費する下流の NLP タスクにも適しています。英語テキストのコンパクトな数値表現を必要とするものはすべて候補になります。

これは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id "baai/bge-large-en-v1.5" を使用して呼び出します。エンドポイントは OpenAI の埋め込み形式に従っているため、input フィールドにテキストを送信し、レスポンスでベクトルを受け取ります。このモデルにはサポートされるパラメータが記載されていないため、モデル id と入力自体以外に調整するものはありません。temperature や top_p のようなオプションはここでは適用されると期待しないでください。それらは生成モデルに属します。各入力は 512 トークンのコンテキストウィンドウ内に収め、最大出力が 460 であることに注意してください。

計画時に考慮すべき主な制約は、その 512 トークンウィンドウです。長い文書は埋め込む前にチャンクに分割する必要があり、チャンク戦略は、あなたが制御できる他の何よりも検索品質に影響します。タスクがテキストを表現することではなく生成することを必要とする場合、これは間違ったモデルであり、代わりにチャットモデルまたは補完モデルを検討すべきです。テキストが英語でない場合、このモデルが英語に焦点を当てていると明記されているため、採用する前に適合するか確認すべきです。