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

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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。

gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型

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gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出，涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%，为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。

Dmeta-embedding-zh - 提供多任务处理的句子相似度与特征提取模型

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此开源项目专注于实现多语言特征提取与文本分类的多任务模型，适用于多种MTEB数据集场景。模型实现句子相似度的有效评估，并在分类、聚类、再排序和检索任务中展现出良好的性能。采用多种数学计算方法，如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等，确保结果的精确性与适应性。项目支持中英文文本处理，适用于学术研究及商业应用中的多种场景。

bge-base-en - 英语文本嵌入模型在多任务基准测试中展现优异性能

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bge-base-en是一个英语文本嵌入模型，在MTEB多任务评估基准中表现优异。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中均取得良好结果，尤其在问答和语义相似度任务上表现突出。作为一个多功能的文本表示工具，bge-base-en可应用于多种自然语言处理场景。

BCEmbedding - 双语跨语言嵌入模型提升检索增强生成效果

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BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型，针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件，分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能，支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口，可直接集成到RAG系统中，已在实际产品中得到应用验证。

uniem - 中文通用文本嵌入模型，支持多种微调与评测方案

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项目旨在创建中文通用文本嵌入模型，提供训练、微调和评测代码，并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括：FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers，使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测，覆盖多个数据集和模型，结果已发布。

Luotuo-Text-Embedding - 基于OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型

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Luotuo-Text-Embedding是一个从OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型。它基于BERT和GLM架构，将文本转化为1536维向量。该模型在文本可视化、相关性测试、模糊搜索和聚类等场景中表现优异。项目提供详细教程和可视化工具。

bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型

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bge-base-en-v1.5模型通过多任务学习优化自然语言处理技术，覆盖分类、检索、聚类和重排任务。在多个MTEB数据集上表现优异，例如在亚马逊情感分类任务中达到93.39%的准确率，在AskUbuntu重排任务中MRR达到74.28%。该模型具有MIT开源许可，适用于多种英语任务，为研究人员和开发者提供有效支持。

sentence-transformers-e5-large-v2 - 句子向量化模型实现文本相似度检索和聚类

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sentence-transformers-e5-large-v2模型是intfloat/e5-large-v2的改进版本，能将文本映射至1024维向量空间。该模型在聚类和语义搜索方面表现出色，支持通过sentence-transformers库或embaas API快速集成。模型在MTEB评测中获得优异成绩，为文本嵌入和相似度计算提供了有力支持。

mteb - 多任务文本嵌入模型评估基准

GithubMTEB基准测试开源项目文本嵌入自然语言处理评估

MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准，涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型，添加新任务，并进行模型性能比较，从而推动文本嵌入技术的进步。

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。

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