OpenAI 的 text-embedding-ada-002 是一个广泛使用的嵌入模型，它设置简单且性能强大，但与开源替代方案相比存在一些权衡。该模型生成 1536 维向量，并针对语义搜索、聚类和分类等通用任务进行了优化。它可以通过 API 访问，这简化了集成，但需要将数据发送到 OpenAI 的服务器。像 all-MiniLM-L6-v2（来自 Sentence-BERT 系列）或 GTE-Large 等更大的开源模型在许多场景下能提供可比的质量，同时允许完全控制部署。例如，Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 等基准测试显示，ada-002 在平均排名中表现良好，但在针对特定用例进行微调的新型开源模型面前，在特定任务中表现往往逊色。
开源模型的主要优势在于灵活性。开发者可以在特定领域的数据上对其进行微调，这对于 ada-002 是不可能的。例如，医疗应用可以在临床笔记上重新训练像 bert-base-uncased 这样的模型，以改善医疗术语的嵌入。开源模型还避免了按 API 调用次数收费，这在大规模使用时会累积很高。然而，自托管需要基础设施和专业知识。像 e5-large-v2 这样的模型可能需要 GPU 资源才能实现低延迟推理，而 ada-002 的 API 会自动处理可伸缩性。从成本上看，开源模型在高使用量场景下更便宜，但需要前期工程投入。ada-002 的简单性对于原型开发或小型项目很有吸引力，但其缺乏透明度（例如，训练数据未知）和无法定制的缺点可能会限制其在专业应用中的用途。
选择取决于项目的需求。对于优先考虑易用性和通用性能的团队来说，Ada-002 是理想选择。例如，一家构建基本语义搜索工具的初创公司可以快速集成它，而无需管理基础设施。相反，开源模型适用于需要定制、数据隐私或成本控制的场景。处理敏感财务数据的公司可以在本地部署开源模型，以避免第三方数据泄露。混合方法也是可能的：使用 ada-002 进行原型开发，概念验证后再切换到像 instructor-xl 这样的开源模型进行生产部署。虽然 ada-002 仍然是一个强大的默认选项，但开源生态系统不断改进，像 BGE-M3 这样的模型正在缩小性能差距，并为愿意投入时间和精力进行设置和调优的开发者提供更大的灵活性。