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　　检索增强技术在代码及多模态场景中的发挥着重要作用，而向量模型是检索增强体系中的重要组成部分。针对这一需求，近日，智源研究院联合多所高校研发了三款向量模型，包括代码向量模型 BGE-Code-v1，多模态向量模型 BGE-VL-v1.5 以及视觉化文档向量模型 BGE-VL-Screenshot。这些模型取得了代码及多模态检索的最佳效果，并以较大优势登顶 CoIR、Code-RAG、MMEB、MVRB 等领域内主要测试基准。BGE 自 2023 年 8 月发布以来，已成为中国首个登顶 Hugging Face 榜首的国产 AI 模型以及 2023 年所有发布模型的全球下载量冠军。

　　BGE-Code-v1是以 Qwen2.5-Coder-1.5B 为基座打造的新一代代码向量模型，专为各类代码检索相关任务而设计，同时配备了强大的多语言文本理解能力。模型基于 CoIR 训练集和大量高质量代码 - 文本的合成数据进行训练，并使用课程学习，以 BGE-gemma2-multilingual 的 retrieval、STS 数据为辅助，进一步提升代码与文本的理解能力。BGE-Code-v1 适用于开发文档搜索、代码库语义检索、跨语言信息获取等多种实际应用场景，是面向代码 - 文本检索任务的最优选择。

　　BGE-VL-v1.5是基于 LLaVA-1.6（7.57B 参数）训练的新一代通用多模态检索模型，全面升级了图文理解能力并具有更强大的检索能力。BGE-VL-v1.5 在 MagePairs 300 万 (3M) 图文对齐数据基础上又收集了共 100 万条自然与合成数据（涵盖 image-captioning 数据、视觉问答数据、分类任务数据）进行多任务训练，显著地提升了模型在各类任务上的泛化性与理解能力。