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bge-large-zh-v1.5案例分享：新闻推荐系统中的embedding应用

1. 引言

在现代新闻推荐系统中，精准理解用户兴趣与内容语义是提升推荐质量的核心。传统的关键词匹配方法难以捕捉文本的深层语义关联，而基于深度学习的文本嵌入（Embedding）技术为这一挑战提供了有效解决方案。本文以bge-large-zh-v1.5模型为核心，结合SGLang部署方案，展示其在中文新闻推荐系统中的实际应用流程。

该模型凭借强大的中文语义表征能力，在标题相似度计算、内容聚类、用户兴趣建模等关键环节表现出色。通过将新闻文本映射到高维向量空间，系统能够实现更精准的内容匹配和个性化推荐。本文将从模型简介、服务部署验证到实际调用三个层面，完整还原这一技术落地的关键步骤。

2. bge-large-zh-v1.5简介

bge-large-zh-v1.5是一款基于深度学习的中文嵌入模型，通过大规模语料库训练，能够捕捉中文文本的深层语义信息。其特点包括：

• 高维向量表示：输出向量维度高，语义区分度强。
• 支持长文本处理：能够处理长达512个token的文本输入。
• 领域适应性：在通用领域和特定垂直领域均表现优异。

这些特性使得bge-large-zh-v1.5在需要高精度语义匹配的场景中成为理想选择，但同时也对计算资源提出了较高要求。尤其在新闻推荐系统中，面对海量动态更新的内容流，高效的embedding生成能力直接影响系统的实时性和可扩展性。

该模型采用Transformer架构进行编码，并通过对比学习策略优化句子级别的语义相似度任务。其训练数据覆盖广泛，包含新闻、百科、社交媒体等多种来源，确保了在多样化文本上的泛化能力。此外，模型经过充分的中文分词与语义对齐优化，能准确识别同义表达、上下位关系及隐含语义。

核心优势总结：

• 中文语义理解能力强，优于通用多语言模型
• 支持批量推理，适合高并发场景
• 向量空间结构合理，便于后续使用ANN（近似最近邻）算法进行高效检索

3. 使用SGLang部署bge-large-zh-v1.5的Embedding模型服务

为了在生产环境中高效调用bge-large-zh-v1.5模型，我们采用SGLang作为推理服务框架。SGLang 是一个高性能的大语言模型推理引擎，具备低延迟、高吞吐的特点，特别适用于embedding模型的服务化部署。

3.1 部署流程概述

SGLang 提供了简洁的API接口和灵活的后端调度机制，支持多种模型格式加载。我们将bge-large-zh-v1.5封装为RESTful服务，运行在本地服务器的http://localhost:30000端口上，对外提供标准OpenAI兼容的/v1/embeddings接口。

部署完成后，模型即可接受HTTP请求并返回对应的embedding向量，便于前端或推荐引擎直接集成。

3.2 检查bge-large-zh-v1.5模型是否启动成功

3.2.1 进入工作目录

cd /root/workspace

此命令用于切换至模型服务所在的工作路径，确保后续操作在正确目录下执行。

3.2.2 查看启动日志

cat sglang.log

通过查看日志文件sglang.log，可以确认模型加载状态和服务监听情况。若日志中出现类似以下信息，则说明模型已成功加载并开始监听请求：

INFO: Started server process [12345] INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:30000 (Press CTRL+C to quit) INFO: Model 'bge-large-zh-v1.5' loaded successfully.

注意：显示如下说明embedding模型启动成功

该图像展示了服务正常运行时的日志输出界面，包含模型名称、端口号及加载完成提示，是验证服务可用性的关键依据。

4. 打开Jupyter Notebook进行Embedding模型调用验证

完成服务部署后，下一步是在开发环境中测试模型调用功能。我们使用 Jupyter Notebook 作为交互式开发平台，通过 Python 脚本发起请求，验证 embedding 生成的正确性与稳定性。

4.1 初始化客户端连接

import openai client = openai.Client( base_url="http://localhost:30000/v1", api_key="EMPTY" )

这里使用openai.Client类建立与本地 SGLang 服务的连接。由于服务无需认证，api_key设置为"EMPTY"即可绕过鉴权。base_url指向本地服务地址和版本路径，确保请求被正确路由。

4.2 发起Embedding请求

# Text embedding response = client.embeddings.create( model="bge-large-zh-v1.5", input="How are you today", ) response

上述代码向服务发送一条简单的英文问候语，请求生成对应的embedding向量。尽管模型主要针对中文优化，但仍具备一定的跨语言理解能力，可用于初步测试。

执行结果将返回一个包含以下字段的响应对象：

• data: 包含生成的向量列表，每个元素为[embedding_vector]
• model: 返回所使用的模型名称
• usage: 记录token使用情况
• object: 固定值"list"

示例输出结构如下：

{ "data": [ { "embedding": [0.023, -0.156, ..., 0.089], "index": 0, "object": "embedding" } ], "model": "bge-large-zh-v1.5", "object": "list", "usage": { "prompt_tokens": 5, "total_tokens": 5 } }

注意：实际调用中文新闻标题时，应确保输入文本已做必要清洗（如去除HTML标签、特殊符号），以提升embedding质量。

该图像展示了Jupyter Notebook中成功执行调用后的返回结果，证明本地embedding服务已准备就绪，可投入正式业务流程。

5. 在新闻推荐系统中的应用实践建议

将bge-large-zh-v1.5集成到新闻推荐系统中，需考虑以下几个关键工程实践点：

5.1 新闻内容向量化流水线设计

建议构建离线+在线双通道embedding生成机制：

• 离线通道：每日定时对新发布的新闻进行批量embedding，存入向量数据库（如Milvus、Pinecone）
• 在线通道：对实时热点新闻或用户即时行为触发的内容，调用API即时生成embedding

这样既能保证覆盖率，又能满足时效性需求。

5.2 向量相似度计算与推荐排序

利用生成的embedding向量，可通过余弦相似度或内积运算衡量新闻之间的语义相关性。例如：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import numpy as np vec1 = np.array(response.data[0].embedding).reshape(1, -1) vec2 = np.array(another_response.data[0].embedding).reshape(1, -1) similarity = cosine_similarity(vec1, vec2)[0][0]

相似度高的新闻可视为“语义相近”，纳入协同过滤或内容推荐模块。

5.3 性能优化建议

• 批处理请求：尽可能合并多个文本输入为batch，提高GPU利用率
• 缓存机制：对高频访问的新闻embedding进行内存缓存（如Redis）
• 降维处理：在不影响精度前提下，使用PCA等方法降低向量维度，加快检索速度

6. 总结

本文系统介绍了bge-large-zh-v1.5模型在新闻推荐系统中的embedding应用全流程。从模型特性分析出发，详细演示了如何通过SGLang成功部署本地embedding服务，并借助Jupyter Notebook完成调用验证。

关键成果包括：

1. 成功搭建基于SGLang的高性能embedding服务，稳定运行于本地环境；
2. 实现标准OpenAI风格API调用，便于后续系统集成；
3. 验证了模型对中英文文本的向量化能力，具备实际应用基础。

未来可进一步探索该模型在用户画像构建、话题聚类、冷启动推荐等高级场景中的深度应用，持续提升推荐系统的智能化水平。

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