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。

Splade_PP_en_v1 - ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索

GithubHuggingfaceONNXSplade开源项目文本分类模型相似度搜索稀疏向量编码

Splade_PP_en_v1是一个文本分类和相似度搜索模型的ONNX实现版本。模型基于FastEmbed框架运行，可将输入文本转换为稀疏向量表示，适用于文本检索和相似度计算。项目支持Python API接口调用，可进行批量文本处理，采用Apache-2.0开源许可证。

bge-large-en-v1.5-onnx - bge-large-en-v1.5模型的ONNX转化用于文本相似性和分类

BAAIGithubHuggingfaceONNX句子相似度开源项目文本分类模型模型推理

项目bge-large-en-v1.5的ONNX版本，适用于文本分类和相似性搜索。使用FastEmbed工具进行推理，可实现灵活高效的文本嵌入，具备快速计算与高准确性，适合大规模文本数据分析场景。

text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析

BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

multilingual-e5-small - 多语言句子嵌入模型支持100多种语言

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multilingual-e5-small是一个支持100多种语言的句子嵌入模型。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现良好，适用于跨语言文本匹配和相似度计算。作为轻量级模型，它可在信息检索、文本分类和机器翻译等领域发挥作用，同时保持较低的计算资源需求。

UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案

BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型

UltraFastBERT是一个开源项目，旨在通过创新的快速前馈（FFF）层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码，以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码，以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重，可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果，并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。

GIST-large-Embedding-v0 - 多语言句子嵌入模型 GIST-large 支持广泛NLP应用

GIST-large-Embedding-v0GithubHuggingfaceMTEB评测分类任务句子相似度开源项目模型特征提取

GIST-large-Embedding-v0是一个多功能句子嵌入模型，在分类、检索、聚类和语义相似度等NLP任务中表现出色。该模型支持多语言处理，擅长特征提取，适用于文本分析、信息检索和语义搜索等领域。作为sentence-transformers库的组成部分，GIST-large为开发者提供了提升NLP应用性能的有力工具。

textgenrnn - 高效训练文本生成神经网络的实用模块

GithubKerasPythonTensorFlowchar-rnntextgenrnn开源项目

textgenrnn是一个基于Keras和TensorFlow的Python 3模块，只需几行代码即可训练不同规模和复杂度的文本生成神经网络。支持字符级和词级训练，并可使用预训练模型加快训练。其现代架构利用注意力加权和跳过嵌入等技术，提升模型质量和训练速度。可在GPU上训练并在CPU上生成文本，还可在Colab中免费试用。

e5-large-v2 - 多语言文本任务的高性能句子嵌入模型

GithubHuggingfaceSentence Transformers信息检索开源项目文本分类机器学习模型模型自然语言处理

e5-large-v2是一款针对多语言文本任务优化的句子嵌入模型。在MTEB基准测试中，该模型在分类、检索和聚类等多项任务上展现出优秀性能。e5-large-v2能有效处理包括英语在内的多种语言，为自然语言处理领域提供了强大的句子表示能力。该模型可应用于改进文本相似度计算、信息检索等多种实际场景。

bge-small-en-v1.5-quant - 高效量化嵌入模型提升自然语言处理性能

GithubHuggingfaceMTEB嵌入开源项目模型深度稀疏稀疏性量化

bge-small-en-v1.5-quant是一种应用量化和稀疏技术的自然语言处理模型，适合资源受限环境，支持多种分类和检索任务，并在MTEB数据集上展现出坚实的表现。在AmazonPolarityClassification数据集上，实现了91.89%的准确率。其结合了量化和稀疏性技术，使得模型具备轻量化并易于在低算力设备上部署，是自然语言处理应用的理想选择。

embedJs - 开源Node.js框架，助力构建基于检索的生成应用与大型语言模型

EmbedJsGithubLLMRAGApplicationBuilder加载器向量数据库开源项目

EmbedJs为一个开源Node.js框架，使开发者能轻松构建个性化的LLM应用。它不仅支持分割数据、生成嵌入和存储优化，还提供多种向量数据库和数据加载器选项，有效提升应用的整体性能和响应能力。适用于需要高精度回答和上下文交互的复杂场景。

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