偶然间发现Discourse论坛支持利用文本嵌入模型来生成「相关话题」列表、提供语义化搜索。于是我给Arch Linux中文论坛试过了好几个模型，记录一下经验。

文本嵌入，英文叫「text embedding」，指的是将一段文本编码成语义空间中的向量，从而可以判断不同文本的语义相关性。编码出来的向量少则512维，多的能有4096维。而判断相关性有「余弦距离」（看两个向量的夹角大小）和「负内积」（一个向量和另一个向量的转置相乘，然后取负）两种方法，我都是看模型文档和示例来决定用哪个的。至于这些向量的存储和索引，Discourse使用的是pgvector这个PostgreSQL插件。

Discourse启用这个功能之后，会在每个话题下方推荐几个「相关话题」，很适合看看是不是有人问过相同的问题。语义化搜索则需要在搜索页面点按钮来显示。在搜索框里按两下回车，就能到搜索页面了（这时候语义化搜索就会进行了，虽然用户还看不到结果），或者点搜索框右边的按钮也行。

因为论坛以中文为主，所以没多少可以抄Discourse官方文档的地方。一开始我挑了好几个来尝试，bge-m3、all-mpnet-base-v2、gte-multilingual-base等。但是没想到它们体积不大，但跑起来却很吃资源。E5-2678 v3辛辛苦苦跑了好久，结果去数据库里一看，已索引的话题数量才几个、十几个，而且不见涨……后来写了API转换代理我才知道，原来是因为Discourse会批量并发请求，并发度会高达45左右，于是很容易导致本来就慢的请求因为排队太久而超时被放弃，CPU都白算了。

最终我找到gte-base-zh这个模型，是针对中文特化的。很小，才0.1B，但这CPU跑得动它。效果也还能接受。

后来了解到最近新出的Qwen3-Embedding系列，看评分效果是最好的。又有群友愿意提供显卡算力，于是试了试。

Qwen3-Embedding提供8B、4B、0.6B三种参数规模的模型。8B很重，我的6650XT的8G显存勉强能放下它的Q4_K_M量化版本。0.6B的只有Q8_0的量化版本，我的显卡跑起来轻松不少，就是不知道为什么它占了我4G+的显存，导致剩下的显存不够原神用了。另外运行的时候如果不用systemd的CPUWeight之类的手段降一下CPU优先级，会导致我的桌面也很卡——我没找到调整GPU优先级的方法，不过调整CPU优先级也管用。

这些模型在群友提供的RYZEN AI MAX+ 395上跑得就比较惨。这台设备有算力不错的核显——至少比用Linux的Apple M2 Ultra算得更快一些，也有核显能够使用大量内存的优势，但是！amdgpu驱动会在高负载时崩溃重置！这么久过去了，amdgpu依旧不待见核显啊（不过听说Intel那边新的xe驱动也有不少bug）。不过断断续续跑了几天之后，终于把大部分话题都索引好了。

后来我还是换0.6B模型了，因为群友提供的算力并不稳定，我想要更容易替代的方案。可能Qwen3-Embedding系列模型对我的用途来说实在是太优秀了，以至于不管是0.6B还是8B，我都没发现结果有什么明显的差异。但0.6B对性能的需求低很多，甚至编译机上的7950X3D也能跑——虽然编译机没那么多时间能跑它就是了。

我还尝试过Google家的embeddinggemma-300M模型。它的MTEB评分比gte-base-zh要高，但只比gte-base-zh大一倍。但实际用下来，呃，效果差很多，基本上没啥用，可能分数都得在别的语言上了吧。遂放弃。

目前的论坛文本嵌入算力主要由群友的RYZEN AI MAX+ 395提供。在它不在线的时候，则由另一位群友提供的Apple M2 Ultra编译机兼职。哪天要是它也有事不在了，还能由x86编译机接棒。在历史话题索引完毕之后，平时的请求其实挺少的。

哦对了，最近还接触过一个叫all-MiniLM-L6-v2的模型，超级小，只有22.7M参数，是火狐新加的地址栏语义化搜索用的。但是它只支持英文，对于中文来说纯粹在增加噪音，可以在about:config里搜索places.semanticHistory.featureGate关闭之。

最后说说运行这些模型的方式。对于给sentence-transformers用的模型，可以用ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:cpu-latest这个容器来运行。缺点是，它只有支持CPU和CUDA的版本。所以我更喜欢找gguf格式的模型，然后用llama.cpp来运行，可以使用Vulkan或者ROCm。不过我测试发现llama.cpp用ROCm还不如用Vulkan的来得快，而ROCm有着极其巨大的依赖库群，我就不用它了。要是乐意用ROCm的话，也可以用ollama来跑，支持动态加载和卸载模型——但这对于长期运行的服务型用途来说并不是很适合，我还得传个参数让它不要一直加载卸载。