jina-colbert-v2

多语言信息检索的新一代智能模型

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jina-colbert-v2是一个多语言信息检索模型，支持128种语言，采用马特里奥什卡嵌入技术实现效率与精度的平衡。该模型具有8192个输入上下文标记和标记级嵌入的可解释性。在BEIR、MS MARCO等基准测试中，jina-colbert-v2展现出优于前代模型和其他主流方案的检索性能。

文档

jina-colbert-v1-en - JinaBERT基础的长文档检索用ColBERT模型

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Jina-ColBERT是一个基于JinaBERT的ColBERT模型，它能处理8k的上下文长度，实现快速准确的检索。与ColBERTv2相比，使用了jina-bert-v2-base-en为主干，并在MSMARCO数据集上训练，表现优于部分基准模型，尤其在长上下文环境中表现更佳，适用于长文档检索场景。

mxbai-colbert-large-v1 - ColBERT大型双编码器模型实现快速信息检索和语义匹配

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mxbai-colbert-large-v1是基于ColBERT架构的双编码器模型,专注于高效信息检索和语义匹配。该模型在保持高精度的同时显著提升了检索速度,支持多语言处理。其预训练赋予了强大的语义理解能力,适用于问答系统、文档检索等多种搜索和匹配任务场景。

colbertv2.0 - 基于BERT的大规模文本快速检索模型

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ColBERT v2是一个开源的文本检索模型，基于BERT架构，采用细粒度上下文后期交互技术。它能在毫秒级内对大规模文本集合进行快速准确的搜索，同时保持高质量检索结果。该模型支持索引构建、检索搜索和模型训练等功能，并提供预训练模型和Python API。ColBERT v2在GitHub上持续更新，适用于需要高效文本检索的应用场景。

ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型

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ColBERT是一种基于BERT的检索模型，能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术，将段落编码为令牌级嵌入矩阵，在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能，适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API，方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。

jina-reranker-v2-base-multilingual - 高性能多语言文本重排序模型优化信息检索效果

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jina-reranker-v2-base-multilingual是一款优化文本重排序的多语言transformer模型。它支持多语言查询-文档对处理、长文本输入和闪存注意力机制，在文本检索、多语言处理、函数调用和SQL重排序等基准测试中表现卓越。该模型能显著提升信息检索系统的性能和准确度。

jina-embeddings-v2-base-code - 多语言代码嵌入模型支持长序列和高效推理

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jina-embeddings-v2-base-code是一款支持英语和30种常用编程语言的代码嵌入模型。它采用Bert架构和ALiBi技术，支持8192序列长度，适合处理长文档。该模型经过大规模代码数据训练，拥有1.61亿参数，可快速高效地生成嵌入。它在技术问答和代码搜索等场景表现出色，为开发者提供了实用的工具。

answerai-colbert-small-v1 - 小型多向量检索模型性能优异参数少效果好

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answerai-colbert-small-v1是Answer.AI开发的ColBERT多向量检索模型。仅有33百万参数，却在多项基准测试中表现出色，超越了许多大规模模型。采用JaColBERTv2.5训练方法，支持文档检索和重排序任务。可通过RAGatouille、Stanford ColBERT等库使用。

jina-embeddings-v3 - 多语言文本嵌入模型支持超过100种语言处理

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jina-embeddings-v3是一个多语言文本嵌入模型，支持超过100种语言的处理。该模型在句子相似度和检索任务中表现优异，能生成高质量的文本嵌入。在MTEB基准测试中，它在多个语言的相关任务上取得了优异成绩。适用于信息检索、文本分类和语义搜索等多种自然语言处理应用。模型的多语言能力使其成为处理跨语言NLP任务的理想选择。

tct_colbert-msmarco - 知识蒸馏技术驱动的密集文档检索深度学习模型

GithubHuggingfaceTCT-ColBERT信息检索开源项目排序优化模型模型训练深度学习

TCT-ColBERT是一个采用知识蒸馏技术的密集文档检索模型。该模型通过教师模型紧耦合方法，实现了BERT模型的轻量化，在维持检索效果的同时提高了运行效率。项目支持Pyserini框架集成，提供完整的模型实现代码。

JaColBERTv2.5 - 优化资源应用的日语信息检索模型

GithubHuggingfaceJaColBERTv2.5多语言模型开源项目数据集日本语检索器模型模型权重

该模型使用全新的训练方法，基于40%的数据成功创建了高效的日语信息检索系统。在多个数据集上表现优异，特别是改进的多向量检索方法，在资源受限的情况下提供卓越性能，优于包括BGE-M3在内的多语言模型，适合资源有限的应用场景。

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