OpenSearch-LLM智能問答版內置五種向量模型，可以根據實際需求選擇相應的向量模型來進行實例配置，本文介紹如何查看內置向量模型列表。
單擊模型管理->向量模型可以查看向量模型列表，列表中包括模型名稱、模型類型以及模型簡介信息。
模型名稱 | 模型類型 | 支持語言 | 輸入文本最大長度（token數） | 輸出向量維度 |
ops-text-embedding-001 | 通用向量模型 | 多語言（40+）文本 | 300 | 1536維 |
ops-text-embedding-002 | 通用向量模型 | 多語言（100+）文本 | 8192 | 1024維 |
ops-text-embedding-zh-001 | 通用向量模型 | 中文文本 | 1024 | 768維 |
ops-text-embedding-en-001 | 通用向量模型 | 英文文本 | 512 | 768維 |
ops-text-sparse-embedding-001 | 稀疏向量模型 | 多語言（100+）文本 | 8192 | 與輸入文本長度有關 |
說明
通用向量模型：即稠密向量模型，用于生產文本的稠密向量表示，理解長文本和語義化描述，優化檢索效果。
稀疏向量模型：用于生成文本的稀疏向量表示，優化包含過濾、篩選條件下的檢索效果。需要和稠密向量同時使用，通常情況下效果優于純稠密向量。
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