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主流Embedding模型（如BGE、text-embedding系列）通常基于BERT架构的编码器（Encoder-only），通过对比学习让语义相近的句子在向量空间中靠拢；而GPT类生成模型基于解码器（Decoder-only）
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7/19/2026
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Unverified现代Sentence Embedding模型通常采用双塔（Bi-Encoder）结构，查询和文档分别独立编码为向量76% similarUnverifiedBGE和text-embedding-3是当前可选的向量嵌入（Embedding）模型72% similarUnverified文本分类器通常基于BERT、FastText或TF-IDF+逻辑回归方案实现70% similarUnverified召回阶段通常采用 Bi-Encoder 模型（如 text-embedding-ada-002 或 BGE 系列），重排阶段使用 Cross-Encoder 模型（如 Cohere Rerank 或 BGE-Reranker）69% similarUnverified通义灵码底层依托通义千问系列大语言模型的代码理解与生成能力69% similar
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