Embeddings BGE-M3 pour un RAG sur de longs documents

BGE-M3 pour un RAG sur de longs documents : 1024 dimensions, jusqu'à 8192 tokens, plus de 100 langues, sans préfixe. Licence MIT.

Notas

Pas de préfixe à ajouter devant les questions ni les passages.
Accepte des textes longs (8192 tokens) : on peut découper en gros morceaux (environ 1000 mots).
Le modèle sait aussi produire des vecteurs creux (recherche par mots-clés) avec la bibliothèque FlagEmbedding.
Modèle publié par BAAI sous licence MIT.

Coste estimado

Tokens de entrada por llamada : ≈ 239

Solo coste de entrada, sin la respuesta del modelo. Precios públicos estándar de los proveedores (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) convertidos de USD a euros al tipo del BCE del 29 de septiembre de 2026. Estimación: 1 token ≈ 3,6 caracteres.

Identificador

contextetech--bge-m3

Tipo

Embeddings

Archivo

bge-m3.embedding.json

Formato

JSON (application/json)

Tamaño

636 bytes

Codificación

UTF-8

Tokens estimados

≈ 176

Idioma

Francés

Licencia

MIT

Uso comercial

Permitido

Datos personales

Ninguno

Versión

1.0

Publicado el

1 de octubre de 2026 a las 18:21

Actualizado el

1 de octubre de 2026 a las 18:21

Almacenamiento

en base de datos

Usos

0

Me gusta

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bge-m3.embedding.json

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  "description": "BGE-M3 pour un RAG sur de longs documents : 1024 dimensions, jusqu'à 8192 tokens, plus de 100 langues, sans préfixe. Licence MIT.",
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    "rag",
    "multilingue",
    "longs-documents"
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    "query": "",
    "passage": ""
  },
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}

Vectorizar (Python)

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("BAAI/bge-m3")
q = model.encode(["tu entrada aquí"], normalize_embeddings=True)
docs = model.encode(["…"], normalize_embeddings=True)
print(q.shape)  # (1, 1024)
print(q @ docs.T)  # similarité