bge-base-en-v1.5-onnx-Q

BAAI/bge-base-en-v1.5的量化ONNX版本用于文本嵌入和相似度搜索

Huggingface 模型相似度搜索 BAAI/bge-base-en-v1.5 FastEmbed 嵌入模型 Github 开源项目文本分类

该项目提供了BAAI/bge-base-en-v1.5模型的量化ONNX版本，专注于文本嵌入和相似度搜索。通过FastEmbed库，用户可以轻松生成文本嵌入并进行相似度计算。量化后的模型在保持原有性能的基础上，显著提升了推理速度和资源效率，适用于需要高效文本处理的各种应用场景。

open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具

GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目

该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点，支持多种开源句子转换模型，包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南，方便用户在多种环境下运行服务器，实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试，体验开源文本向量生成的便捷性。

jina-embeddings-v2-base-es - 双语智能文本嵌入模型英语和西班牙语文本向量化解决方案

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本相似度机器学习模型特征提取自然语言处理

这是一款针对英语和西班牙语优化的文本嵌入模型。在MTEB基准测试中表现优异，可高效处理文本分类、检索和聚类等任务。模型支持跨语言文本相似度计算，适用于双语内容处理场景。基于sentence-transformers框架开发，具备出色的文本特征提取能力。

GIST-small-Embedding-v0 - 轻量级嵌入模型实现高效句子相似度和语义搜索

GithubHuggingfacesentence-transformers分类任务开源项目检索任务模型聚类任务语义相似度

GIST-small-Embedding-v0是一款针对句子相似度和语义搜索优化的小型嵌入模型。该模型在MTEB多项基准测试中展现出优异性能，涵盖分类、检索、聚类和语义文本相似度等任务。其特点是在保持模型轻量化的同时，提供高效准确的文本嵌入能力，适用于需要快速处理的各类应用场景。

llm-embedder - FlagEmbedding 高性能文本向量化模型助力信息检索与语义搜索

FlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目微调文本嵌入检索增强模型重排模型

FlagEmbedding项目开发了一系列高性能文本向量化模型,可将文本转化为低维密集向量。这些模型在信息检索、文本分类、聚类和语义搜索等任务中表现出色,也可用于构建大语言模型的向量数据库。项目包含BGE和LLM-Embedder等多个中英双语模型,在MTEB和C-MTEB基准测试中均取得第一。FlagEmbedding还提供模型微调代码和性能评估工具,便于进行定制化训练和测试。

m3e-base - 中英双语文本嵌入模型，支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型

M3E是一个开源的文本嵌入模型，在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索，适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异，多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调，完全兼容sentence-transformers生态系统。

bge-reranker-v2-m3 - 多语言重排模型优化检索性能

FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言开源项目文本分类模型语义相关性重排序模型

bge-reranker-v2-m3是基于bge-m3开发的轻量级多语言重排模型。该模型部署简单,推理迅速,支持多语言处理。它能直接输出查询与文档的相关性分数,适用于多种检索场景。在BEIR、CMTEB等评测中表现出色,可有效提升检索系统效果。模型提供多个版本,可根据需求选择。

mxbai-embed-large-v1 - 多语言NLP嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能

GithubHuggingfaceMTEBtransformers分类开源项目检索模型聚类

mxbai-embed-large-v1是一个多语言嵌入模型，在MTEB基准测试中表现优异。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等NLP任务中取得了良好成绩。基于transformer技术，mxbai-embed-large-v1生成高质量文本表示，可应用于信息检索、问答系统和文本分析等领域。

stsb-bert-tiny-onnx - 基于BERT的轻量级文本向量化模型

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本嵌入模型模型训练自然语言处理语义相似度

这是一个轻量级的文本向量化模型，基于sentence-transformers框架开发。模型可将文本转换为128维向量表示，主要应用于文本聚类和语义搜索。支持通过sentence-transformers和HuggingFace两种方式调用，提供完整的模型评估数据。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案

DeepSeek-Coder-V2-Lite-BaseGithubHuggingfacegguf格式开源项目文件下载模型量化高质量模型

该项目通过llama.cpp和imatrix技术对文本生成模型进行量化处理，为不同硬件配置提供优化选择。模型文件允许根据RAM和VRAM大小选择最佳方案，从而提升运行效率。K-quants在多数应用中表现理想，而I-quants提供更优性能但在硬件兼容性上有特定要求。项目提供的工具和文档为用户在进行文本生成任务的过程中提供指导，帮助选择兼顾速度与质量的量化模型。

acge_text_embedding - 高性能中文文本嵌入模型，提升语义相似度和检索效果

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers信息检索开源项目文本嵌入模型语义相似度

acge_text_embedding是一个针对中文自然语言处理优化的文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优异，尤其在语义相似度计算和信息检索任务上成绩突出。它还在文本分类等多个中文NLP任务中展现出优秀性能，为中文自然语言处理应用提供了高效的文本表示能力。

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