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How to choose the best embedding model for RAG

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Comment choisir le meilleur modèle d'intégration pour le RAG en 2026 : 10 modèles comparés

Nous avons évalué 10 modèles d'intégration sur des tâches de compression multimodale, multilingue, de documents longs et de dimension. Voyez lequel convient à votre pipeline RAG.

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Modèles d'IA populaires

Découvrez et comparez les meilleurs modèles d'embedding et de reranking disponibles sur le marché.

text-embedding-3-large
Intégration
Texte
Propriétaire
Milvus & Zilliz Cloud Integrated
Le modèle d'intégration de texte le plus performant d'OpenAI ; adapté au texte anglais.
text-embedding-3-small
Intégration
Texte
Propriétaire
Milvus & Zilliz Cloud Integrated
Le modèle d'intégration de texte le plus rentable d'OpenAI, avec une précision et une efficacité accrues par rapport aux modèles text-embedding-ada-002 et text-embedding-3-large.
text-embedding-ada-002
Intégration
Texte
Propriétaire
Milvus Integrated
Modèle d'intégration de texte hérité d'OpenAI ; avec un niveau de prix et de performance moyen par rapport à text-embedding-3-large et text-embedding-3-small.
clip-vit-base-patch32
Intégration
Multimodal
Apache 2.0
Zilliz Cloud Integrated
Variante du modèle multimodal CLIP qui utilise une architecture de transformateur ViT-B/32 pour le codage des images et un transformateur à auto-attention masquée pour le codage du texte.
jina-embeddings-v2-small-en
Intégration
Texte
Apache 2.0
Milvus Integrated
Un modèle d'intégration monolingue anglais pour une longueur de séquence allant jusqu'à 8192 tokens ; la plus petite variante de la famille Jina Embeddings v2.
jina-embeddings-v2-base-en
Intégration
Texte
Apache 2.0
Milvus Integrated
Modèle d'intégration spécialisé pour les textes en anglais et les documents longs ; prise en charge de séquences allant jusqu'à 8192 éléments.
voyage-code-2
Intégration
Texte
Propriétaire
Milvus Integrated
Le modèle d'intégration de texte de Voyage AI est optimisé pour la recherche de codes (17 % de mieux que les autres solutions).
voyage-2
Intégration
Texte
Propriétaire
Milvus Integrated
Le modèle d'intégration de texte à usage général de Voyage AI est optimisé pour équilibrer le coût, la latence et la qualité de la recherche.
voyage-large-2
Intégration
Texte
Propriétaire
Milvus Integrated
Modèle d'intégration de texte à usage général de Voyage AI ; optimisé pour la qualité de la recherche (par exemple, meilleur que OpenAI V3 Large) ; idéal pour des tâches telles que le résumé, le regroupement et la classification.
embed-english-light-v3.0
Intégration
Texte
Propriétaire
Milvus Integrated
Une version plus petite et plus rapide de embed-english-v3.0. Presque aussi performante mais beaucoup plus rapide. Uniquement en anglais.
embed-english-v3.0
Intégration
Texte
Propriétaire
Milvus Integrated
Adapté au texte anglais ; score MTEB : 64,5 ; score BEIR : 55,9
embed-multilingual-v3.0
Intégration
Texte
Propriétaire
Milvus Integrated
Conçu pour les textes multilingues ; prend en charge plus de 100 langues et peut être utilisé pour effectuer des recherches au sein d'une langue et entre les langues ; score MTEB : 64 ; score BEIR : 54,6
bge-base-en-v1.5
Intégration
Texte
Apache 2.0
Milvus Integrated
Un modèle d'intégration générale (BGE) introduit par BAAI et adapté au texte anglais.
all-MiniLM-L12-v2
Intégration
Texte
Apache 2.0
Milvus Integrated
Un codeur de phrases et de paragraphes courts idéal pour la recherche sémantique et le RAG ; basé sur le modèle pré-entraîné Microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased, il a été affiné sur un grand ensemble de données de plus d'un milliard de paires de phrases.
bge-reranker-base
Reranking
Texte
Apache 2.0
Milvus Integrated
Un modèle d'encodeur croisé optimisé pour les tâches de reclassement construit sur la base de l'architecture BERT.
all-mpnet-base-v2
Intégration
Texte
Apache 2.0
Milvus Integrated
Encodeur de phrases et de paragraphes courts ; génère des vecteurs à 768 dimensions.
jina-embeddings-v3
Intégration
Texte
CC BY-NC 4.0
Milvus Integrated
Modèle d'intégration de texte multilingue ; il prend en charge 89 langues au total ; il peut traiter jusqu'à 8192 mots par séquence.
instructor-base
Intégration
Texte
Apache 2.0
Milvus Integrated
La plus petite variante de la famille de modèles Instructor, conçue pour concilier efficacité et performance.
instructor-large
Intégration
Texte
Apache 2.0
Un modèle adapté aux instructions, conçu pour l'intégration de textes ; meilleure performance que `instructor-base`, mais moins bonne que `instructor-xl`.
mistral-embed
Intégration
Texte
Propriétaire
Un modèle d'intégration spécialisé pour les données textuelles avec une fenêtre contextuelle de 8 000 tokens. Optimisé pour la recherche par similarité et les applications RAG. Score de récupération MTEB : 55,26.

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jina-embeddings-v2-small-en

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voyage-code-2

voyage-2

voyage-large-2

embed-english-light-v3.0

embed-english-v3.0

embed-multilingual-v3.0

bge-base-en-v1.5

all-MiniLM-L12-v2

bge-reranker-base

all-mpnet-base-v2

jina-embeddings-v3

instructor-base

instructor-large

mistral-embed