智源 BGE
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为知识库选择文本或多模态向量模型，并用重排改善候选排序。
BLACK HOLE / MODEL GUIDE
智源模型中心
智源中心以知识库常用的 BGE 检索模型为起点，同时介绍 Aquila 语言、Emu 多模态与 RoboBrain 具身方向。向量检索返回候选片段，重排序重新判断相关性；这两步与让语言模型写出答案有明确分工。
资料核对：2026-10-22 · 整理：黑洞智能体
本页目录
按任务选择
- 1
搭建企业知识库时，先用 BGE 测试正确资料是否进入候选集，再评估重排后的顺序。
- 2
选多模态检索时，核对具体 BGE 型号是否接受你的图片或文本输入，不能只依据家族名。
- 3
研究图像生成或空间任务时，分别查看 Emu 与 RoboBrain，不把检索向量模型拿来执行生成动作。
模型家族与用途
智源 Aquila
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通过 Aquila 的研究资料部署语言生成与对话模型。
智源 Emu
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研究多模态理解与图像生成的联合工作流。
RoboBrain
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研究视觉空间理解与具身任务规划所需的模型环节。
接入方式与本站目录
本站当前目录未列出这些智源家族的接入型号；可从 FlagEmbedding、Aquila、Emu 与 FlagOpen 官方项目查找模型与运行说明。
使用前需要核对
- BGE 的 embedding 与 reranker 是不同模型角色；RoboBrain 的具身任务需要环境与动作流程，不能视为 BGE 的附带功能。