copilot 分析後的結論 :

- Base 在中文語境與跨語言檢索上最穩定，能兼顧聚合與區分。

- Large 未量化 在英文近義詞判斷最強，適合精細的語意區分。

- Small int8 在資源消耗最低的情況下，仍能保持合理的相似度分布，適合快速部署與迭代。

- BGE-M3 在中文語境下聚合力極強，但過度聚合導致失去區分度，不適合需要精準分類的場景。

一開始測試的時候,我還以為中國模型比較厲害

其實從數據看起來,就這個情境來看

E5表現好太多了

但如果真的要商用

還是得微調

從這些數字看起來

模型也不是越大就越厲害

坦白說..我也不會..哈.....

昨天看到hugging face 的課程

好像有一堂就是談fine tune

摸索中....