BAAI（北京人工知能研究院）が開発したオープンソース多機能埋め込みモデル。Dense・Sparse・ColBERT（Multi-Vector）の3種類の検索を1モデルで提供。

BGE-M3とは？（ビージーイーエムスリー）意味・特徴をわかりやすく解説

BGE-M3

概要

BGE-M3（BAAI General Embedding Multilingual Multi-Functionality Multi-Granularity）は、北京人工知能研究院（BAAI）が2024年2月に公開したオープンソース埋め込みモデルです。1つのモデルでDense・Sparse・ColBERT（Multi-Vector）の3種類の検索手法をサポートする点が最大の特徴です。

3種類の検索手法

手法	説明	特徴
Dense Retrieval	固定次元（1024）ベクトルで意味的類似度検索	高速・汎用
Sparse Retrieval	SPLADE類似の疎ベクトル検索	キーワード精度が高い
Multi-Vector（ColBERT）	トークン単位の細粒度マッチング	精度最高・コスト高

これらを組み合わせたハイブリッド検索により、単一手法の弱点を補完できます。

基本仕様

項目	仕様
パラメータ数	567M
出力次元（Dense）	1024
最大入力トークン	8,192
対応言語	100言語以上（日本語含む）
ライセンス	MIT（商用利用可）
Hugging Face	BAAI/bge-m3

Python での使用

from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel

# モデルロード
model = BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3', use_fp16=True)

# Dense埋め込み生成
sentences = [
    "RTX 4090のVRAMは24GBです",
    "GeForce RTX 4090は24GBのGDDR6Xメモリを搭載"
]

embeddings = model.encode(
    sentences,
    batch_size=12,
    max_length=8192,
    return_dense=True,
    return_sparse=False,
    return_colbert_vecs=False
)

dense_vecs = embeddings['dense_vecs']  # (2, 1024)のnumpy配列

# ハイブリッド検索（Dense + Sparse）
all_embeddings = model.encode(
    sentences,
    return_dense=True,
    return_sparse=True,
    return_colbert_vecs=False
)

lexical_weights = all_embeddings['lexical_weights']
print(lexical_weights[0])  # {"RTX": 0.8, "4090": 0.7, "VRAM": 0.6, ...}

ハイブリッド検索スコアリング

def hybrid_score(dense_score: float, sparse_score: float,
                 alpha: float = 0.5) -> float:
    return alpha * dense_score + (1 - alpha) * sparse_score

dense_sim = model.compute_dense_score(vec1, vec2)
lexical_sim = model.compute_lexical_matching_score(
    lexical_weights_query, lexical_weights_doc
)
hybrid = hybrid_score(dense_sim, lexical_sim, alpha=0.3)

Qwen3-Embedding-8Bとの比較

項目	BGE-M3	Qwen3-Embedding-8B
パラメータ	567M	7.6B
次元数（Dense）	1024	4096
MTEB Avg	68.1	75.0
推論速度	高速	低速
ハイブリッド検索	対応（Dense+Sparse+ColBERT）	Denseのみ

精度ではQwen3が上回りますが、BGE-M3のハイブリッド検索機能は検索精度とコストのバランス面で優位性があります。jisaku.comの用語集検索ではjisaku_glossary_qwen3コレクション（Qwen3-Embedding-8B）を採用しています。

BGE-M3（ビージーイーエムスリー）