fastembed

轻量且高速的Python文本嵌入式生成库，面向多模态支持

FastEmbed 文本嵌入 Qdrant ONNX Runtime 多语言模型 Github 开源项目

FastEmbed，一个为速度和效率优化的Python库，支持多语言且易于扩展的嵌入式模型生成工具，适用于服务器和GPU环境。简化高效编码，无需依赖庞大的数据下载，适用于多种数据类型和复杂任务，是开发精确嵌入系统的理想工具。

embedbase - 提供开发AI应用所需的全部工具和API，支持使用VectorDB和多种大模型

AI应用EmbedbaseGithubLLMVectorDB开源项目语义搜索

Embedbase提供易用的API，支持在无需托管的情况下使用VectorDB和多种大模型（LLM）。其核心功能包括文本生成和语义搜索，适用于推荐引擎、智能合约集成和文档交互。通过NPM安装并使用JavaScript SDK快速开始。访问文档获取教程与最佳实践，或加入Discord社区获取支持。

bge-base-zh-v1.5 - 文本低维向量映射提升中文检索与分类效率

FlagEmbeddingGithubHuggingface句子相似性向量检索对比学习嵌入模型开源项目模型

FlagEmbedding是一个开源项目，可将文本转换为低维密集向量，用于多种任务，如检索、分类和语义搜索。bge-base-zh-v1.5版本优化了相似度分布，没有指令也能提升检索能力。支持中文和英文的处理，并与大型语言模型(LLM)无缝集成，bge-reranker交叉编码器模型为文档重新排名提供高精度结果。此外，最新的LLM-Embedder满足多样化检索增强需求，使用户在大数据环境中更高效地完成检索和分类。

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。

e5-small-v2 - 轻量级多语言嵌入模型用于语义搜索和自然语言处理

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型模型评估自然语言处理

e5-small-v2是一款轻量级多语言嵌入模型，适用于语义搜索和自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现优异，涵盖文本分类、检索、聚类和语义相似度等多个领域。尽管体积小巧，e5-small-v2仍能有效处理多种语言，为开发者提供了一个高效且多用途的嵌入解决方案。

embedding_studio - 能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎的开源框架

Embedding StudioGithubsearch engine向量数据库嵌入模型开源框架开源项目

Embedding Studio是一个开源框架，能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎，具备点击流收集、搜索体验改进和模型自动适应等功能。适合处理大量目录和非结构化数据的平台，帮助持续优化搜索效果。

bge-small-zh-v1.5 - 轻量级中文文本向量化嵌入模型

FlagEmbeddingGithubHuggingfaceMTEB向量嵌入开源项目模型模型训练语义检索

作为FlagEmbedding项目的核心组件,bge-small-zh-v1.5是一款专门面向中文场景的轻量级文本嵌入模型。该模型能将文本转化为低维向量表示,支持信息检索、文本分类和语义聚类等多种应用场景。在v1.5版本中优化了相似度计算机制,提升了零样本检索性能。模型支持主流深度学习框架调用,可无缝集成到向量数据库等实际应用中。

gte-large-onnx - ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索

GithubHuggingfaceONNX开源项目文本分类文本嵌入模型模型推理相似度搜索

gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本，用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成，支持通过API调用生成文本嵌入向量，实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源，可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用

embedx - 高性能大规模嵌入向量训练和推理系统

Githubembedx图模型大规模embedding系统开源项目深度排序联合建模

embedx是基于C++开发的大规模嵌入向量训练和推理系统，已在微信看一看、搜一搜、腾讯新闻等12个业务中成功应用。系统可处理十亿级节点、千亿级边的图模型，以及百亿级样本、百亿特征的深度排序和召回模型。embedx支持图与深度学习的联合建模，在推荐、搜索、支付和风控等领域表现出色，实现了性能和效果的双重提升。

low-law-emb - 高维度句子嵌入模型实现精准语义搜索和文本聚类

GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入模型开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度

iMEmbeddings是基于sentence-transformers框架开发的句子嵌入模型，将文本映射至384维向量空间。该模型适用于语义搜索、文本聚类等任务，具有使用简便、评估详尽的特点。模型采用MultipleNegativesRankingLoss损失函数和AdamW优化器，通过Transformer、Pooling和Normalize层构建，可高效处理多种自然语言处理需求。

fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库

Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型

fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。

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