KI-Modelle für Ihre GenAI-Anwendungen

Entwicklung von GenAI-Anwendungen mit den passenden Embedding- und Reranking-Modellen für Ihr Unternehmen.

How to choose the best embedding model for RAG

Wie man das beste Einbettungsmodell für die RAG im Jahr 2026 auswählt: 10 Modelle im Benchmarking

Wir haben 10 Einbettungsmodelle für die Komprimierung von langen Dokumenten und Dimensionen sowie für verschiedene Modi und Sprachen getestet. Finden Sie heraus, welches Modell zu Ihrer RAG-Pipeline passt.

Jetzt lesen

Beliebte KI-Modelle

Lernen Sie die besten Embedding- und Reranking-Modelle auf dem Markt kennen und vergleichen Sie sie.

text-embedding-3-small
Einbettung
Text
Proprietär
Milvus & Zilliz Cloud Integrated
OpenAIs kostengünstigstes Texteinbettungsmodell mit verbesserter Genauigkeit und Effizienz im Vergleich zu text-embedding-ada-002 und text-embedding-3-large.
text-embedding-ada-002
Einbettung
Text
Proprietär
Milvus Integrated
OpenAIs altes Texteinbettungsmodell; mit einem durchschnittlichen Preis- und Leistungsniveau im Vergleich zu text-embedding-3-large und text-embedding-3-small.
text-embedding-3-large
Einbettung
Text
Proprietär
Milvus & Zilliz Cloud Integrated
OpenAIs leistungsstärkstes Modell zur Texteinbettung; zugeschnitten auf englische Texte.
clip-vit-base-patch32
Einbettung
Multimodal
Apache 2.0
Zilliz Cloud Integrated
Eine multimodale CLIP-Modellvariante, die eine ViT-B/32-Transformer-Architektur für die Bildcodierung und einen maskierten Self-Attention-Transformer für die Textcodierung verwendet.
jina-embeddings-v2-small-en
Einbettung
Text
Apache 2.0
Milvus Integrated
Ein einsprachiges englisches Einbettungsmodell für eine Sequenzlänge von bis zu 8192 Token; die kleinste Variante in der Jina Embeddings v2 Familie.
jina-embeddings-v2-base-en
Einbettung
Text
Apache 2.0
Milvus Integrated
Spezielles Einbettungsmodell für englischen Text und lange Dokumente; unterstützt Sequenzen von bis zu 8192 Token
voyage-code-2
Einbettung
Text
Proprietär
Milvus Integrated
Das Texteinbettungsmodell von Voyage AI ist für die Codeabfrage optimiert (17 % besser als Alternativen).
voyage-2
Einbettung
Text
Proprietär
Milvus Integrated
Voyage AI's universelles Modell zur Texteinbettung, optimiert für ein ausgewogenes Verhältnis von Kosten, Latenz und Abrufqualität.
voyage-large-2
Einbettung
Text
Proprietär
Milvus Integrated
Voyage AI's universelles Modell zur Texteinbettung; optimiert für die Qualität des Retrievals (z.B. besser als OpenAI V3 Large); ideal für Aufgaben wie Zusammenfassung, Clustering und Klassifizierung.
embed-english-light-v3.0
Einbettung
Text
Proprietär
Milvus Integrated
Eine kleinere, schnellere Version von embed-english-v3.0. Fast genauso leistungsfähig, aber viel schneller. Nur auf Englisch.
embed-english-v3.0
Einbettung
Text
Proprietär
Milvus Integrated
Maßgeschneidert für englischen Text; MTEB-Wert: 64,5; BEIR-Wert: 55,9
embed-multilingual-v3.0
Einbettung
Text
Proprietär
Milvus Integrated
Maßgeschneidert für mehrsprachige Texte; unterstützt mehr als 100 Sprachen und kann für die Suche innerhalb einer Sprache und sprachübergreifend verwendet werden; MTEB-Wert: 64; BEIR-Wert: 54,6
all-MiniLM-L12-v2
Einbettung
Text
Apache 2.0
Milvus Integrated
Ein Encoder für Sätze und kurze Absätze, der sich ideal für die semantische Suche und RAG eignet; er basiert auf dem vortrainierten Microsoft/MiniLM-L12-H384-Modell und wurde anhand eines großen Datensatzes mit über 1 Milliarde Satzpaaren feinabgestimmt.
bge-reranker-base
Neueinstufung
Text
Apache 2.0
Milvus Integrated
Ein für Reranking-Aufgaben optimiertes Cross-Encoder-Modell, das auf der Grundlage der BERT-Architektur aufgebaut ist.
all-mpnet-base-v2
Einbettung
Text
Apache 2.0
Milvus Integrated
Ein Kodierer für Sätze und kurze Absätze; erzeugt 768-dimensionale Vektoren.
jina-embeddings-v3
Einbettung
Text
CC BY-NC 4.0
Milvus Integrated
Ein mehrsprachiges Texteinbettungsmodell; unterstützt insgesamt 89 Sprachen; kann bis zu 8192 Token pro Sequenz verarbeiten.
instructor-base
Einbettung
Text
Apache 2.0
Milvus Integrated
Die kleinste Variante der Instructor-Modellfamilie, die auf ein ausgewogenes Verhältnis von Effizienz und Leistung ausgelegt ist.
instructor-large
Einbettung
Text
Apache 2.0
Ein instruktionsspezifisches Modell, das auf Texteinbettungen zugeschnitten ist; bessere Leistung als `instructor-base`, aber schlechter als `instructor-xl`.
mistral-embed
Einbettung
Text
Proprietär
Ein spezielles Einbettungsmodell für Textdaten mit einem Kontextfenster von 8.000 Token. Optimiert für Ähnlichkeitsrecherchen und RAG-Anwendungen. MTEB-Retrievalwert: 55,26.
rerank-english-v2.0
Neueinstufung
Text
Proprietär
Milvus Integrated
Ein Reranking-Modell für englischsprachige Dokumente mit einer Kontextlänge von 512 Token.

KI-Modelle für Ihre GenAI-Anwendungen

Wie man das beste Einbettungsmodell für die RAG im Jahr 2026 auswählt: 10 Modelle im Benchmarking

Beliebte KI-Modelle

text-embedding-3-small

text-embedding-ada-002

text-embedding-3-large

clip-vit-base-patch32

jina-embeddings-v2-small-en

jina-embeddings-v2-base-en

voyage-code-2

voyage-2

voyage-large-2

embed-english-light-v3.0

embed-english-v3.0

embed-multilingual-v3.0

all-MiniLM-L12-v2

bge-reranker-base

all-mpnet-base-v2

jina-embeddings-v3

instructor-base

instructor-large

mistral-embed

rerank-english-v2.0