向量召回只能找出可能相关的内容，reranker 才能把最适合给大模型看的片段排到前面。本文整理 BAAI/bge-reranker-v2-m3 的定位、适用场景和部署取舍。
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共 4 篇 向量检索
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pgvector 不是所有向量检索场景的最优解，但在中小规模 RAG、图片相似检索和业务强过滤场景中，它可以用更低的工程复杂度完成向量存储和相似度检索。
DINOv2 可以把图片转换成向量，用于商品图相似检索、图片查重和以图搜图。本文记录一个基于 DINOv2、PostgreSQL、pgvector 和 HNSW 索引的最小落地方案。
BGE-M3 是一个适合优先评估的开源 embedding 模型。它支持中文、多语言、长文本和多种检索方式，适合用于 RAG、知识库检索和中英文混合语义搜索。