OpenSearch-LLM智能问答版内置五种向量模型，可以根据实际需求选择相应的向量模型来进行实例配置，本文介绍如何查看内置向量模型列表。
单击模型管理->向量模型可以查看向量模型列表，列表中包括模型名称、模型类型以及模型简介信息。
模型名称 | 模型类型 | 支持语言 | 输入文本最大长度（token数） | 输出向量维度 |
ops-text-embedding-001 | 通用向量模型 | 多语言（40+）文本 | 300 | 1536维 |
ops-text-embedding-002 | 通用向量模型 | 多语言（100+）文本 | 8192 | 1024维 |
ops-text-embedding-zh-001 | 通用向量模型 | 中文文本 | 1024 | 768维 |
ops-text-embedding-en-001 | 通用向量模型 | 英文文本 | 512 | 768维 |
ops-text-sparse-embedding-001 | 稀疏向量模型 | 多语言（100+）文本 | 8192 | 与输入文本长度有关 |
说明
通用向量模型：即稠密向量模型，用于生产文本的稠密向量表示，理解长文本和语义化描述，优化检索效果。
稀疏向量模型：用于生成文本的稀疏向量表示，优化包含过滤、筛选条件下的检索效果。需要和稠密向量同时使用，通常情况下效果优于纯稠密向量。
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