あなたの生成AIアプリに最適なAIモデル

自分のビジネスに適合した埋め込みモデルと再ランキングモデルを使用して、生成AIアプリケーションを構築。

How to choose the best embedding model for RAG

特集

2026年のRAGに最適なエンベデッドモデルの選び方：ベンチマークされた10モデル

クロスモーダル、クロスリンガル、ロングドキュメント、次元圧縮のタスクについて、10種類の埋め込みモデルをベンチマークしました。あなたのRAGパイプラインにどれが合うか試してみてください。

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人気のAIモデル

市場で利用可能な主要な埋め込みモデルと再ランキングモデルを学習、比較。

text-embedding-3-small
埋め込み
テキスト
専有
Milvus & Zilliz Cloud Integrated
text-embedding-ada-002やtext-embedding-3-largeに比べて精度と効率が向上した、OpenAIの最も費用対効果の高いテキスト埋め込みモデルです。
text-embedding-ada-002
埋め込み
テキスト
専有
Milvus Integrated
OpenAIのレガシーテキスト埋め込みモデル。text-embedding-3-largeやtext-embedding-3-smallと比較すると、価格も性能も平均的なレベルです。
text-embedding-3-large
埋め込み
テキスト
専有
Milvus & Zilliz Cloud Integrated
OpenAIの最も優れたテキスト埋め込みモデル。
clip-vit-base-patch32
埋め込み
マルチモーダル
アパッチ2.0
Zilliz Cloud Integrated
画像エンコードにViT-B/32トランスフォーマ・アーキテクチャを、テキストエンコードにマスク自己アテンション・トランスフォーマを利用したCLIPマルチモーダルモデル・バリアント。
jina-embeddings-v2-small-en
埋め込み
テキスト
アパッチ2.0
Milvus Integrated
8192トークンまでのシーケンス長に対応する英語モノリンガル埋め込みモデルで、Jina Embeddings v2ファミリーの最小のバリエーション。
jina-embeddings-v2-base-en
埋め込み
テキスト
アパッチ2.0
Milvus Integrated
英文テキストと長文ドキュメントに特化した埋め込みモデル：最大8192個のトークンのシーケンスをサポート
voyage-code-2
埋め込み
テキスト
専有
Milvus Integrated
コード検索に最適化されたVoyage AIのテキスト埋め込みモデル（他社製品より17%優れている）。
voyage-2
埋め込み
テキスト
専有
Milvus Integrated
Voyage AIの汎用テキスト埋め込みモデルは、コスト、レイテンシー、検索品質のバランスに最適化されています。
voyage-large-2
埋め込み
テキスト
専有
Milvus Integrated
Voyage AI の汎用テキスト埋め込みモデル。検索品質が最適化されており（例：OpenAI V3 Large よりも優れている）、要約、クラスタリング、分類などのタスクに最適。
embed-english-light-v3.0
埋め込み
テキスト
専有
Milvus Integrated
embed-english-v3.0の小型高速版。ほぼ同等の機能ですが、より高速です。英語のみ。
embed-english-v3.0
埋め込み
テキスト
専有
Milvus Integrated
MTEBスコア：64.5、BEIRスコア：55.9。
embed-multilingual-v3.0
埋め込み
テキスト
専有
Milvus Integrated
多言語テキストに対応。100以上の言語をサポートし、言語内および言語間の検索に使用可能。MTEBスコア：64、BEIRスコア：54.6
all-MiniLM-L12-v2
埋め込み
テキスト
アパッチ2.0
Milvus Integrated
意味検索やRAGに最適な文と短い段落のエンコーダ。事前に学習されたMicrosoft/MiniLM-L12-H384-uncasedモデルをベースに、10億以上の文ペアの大規模データセットで微調整された。
bge-reranker-base
再ランキング
テキスト
アパッチ2.0
Milvus Integrated
BERTアーキテクチャの基礎の上に構築された、リランキングタスクに最適化されたクロスエンコーダモデル。
all-mpnet-base-v2
埋め込み
テキスト
アパッチ2.0
Milvus Integrated
768次元のベクトルを生成する。
jina-embeddings-v3
埋め込み
テキスト
CC BY-NC 4.0
Milvus Integrated
多言語テキスト埋め込みモデル。合計89言語をサポートし、1シーケンスあたり最大8192トークンを処理できる。
instructor-base
埋め込み
テキスト
アパッチ2.0
Milvus Integrated
インストラクター・モデル・ファミリーの最小バリエーションで、効率とパフォーマンスのバランスを考慮して設計されている。
instructor-large
埋め込み
テキスト
アパッチ2.0
instructor-base`よりは良いが、`instructor-xl`よりは悪い。
mistral-embed
埋め込み
テキスト
専有
8,000トークンのコンテキストウィンドウを持つテキストデータに特化した埋め込みモデル。類似検索とRAGアプリケーションに最適化されている。MTEB検索スコア：55.26。
rerank-english-v2.0
再ランキング
テキスト
専有
Milvus Integrated
文脈長が512トークンの英語文書に対するリランキングモデル。

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2026年のRAGに最適なエンベデッドモデルの選び方：ベンチマークされた10モデル

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