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open-text-embeddings

使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具

open-text-embeddingsOpenAI APIembeddingssentence-transformersLangChainGithub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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介绍相关项目
jina-embeddings-v2-small-en - 英文句子嵌入模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本分类模型深度学习特征提取自然语言处理
jina-embeddings-v2-small-en是一个英文句子嵌入模型，可用于多种自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现良好，适用于分类、检索和聚类等任务。它在情感分析、问答匹配和语义相似度计算等数据集上展现了不错的性能。这个模型为文本表示提供了一个通用工具。
fastembed - 轻量且高速的Python文本嵌入式生成库，面向多模态支持
FastEmbedGithubONNX RuntimeQdrant多语言模型开源项目文本嵌入
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。
bge-small-en - 英文文本嵌入模型在多种自然语言处理任务中展现出色性能
GithubHuggingfaceMTEB分类句子变换器开源项目检索模型聚类
bge-small-en是一个针对英文文本优化的嵌入模型，在MTEB基准测试中展现出优异性能。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中表现出色，尤其在处理Amazon评论和ArguAna论证分析等数据集时效果显著。bge-small-en为需要高质量文本表示的应用场景提供了有力支持。
clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索
CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类
CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间，支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库，用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术，将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持，是图像-文本多语言处理的有效工具。
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。
AnglE - 基于BERT和LLM模型提升句子嵌入效果的方法
AnglEBERTGithub开源项目文本嵌入语义文本相似性长句模型
AnglE框架可通过多样化的模型策略和损失函数，进行基于BERT和LLM模型的句子嵌入训练和推理，已在众多语义相似度任务中表现卓越。
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。
sentence-t5-base - 基于T5架构的句子编码模型用于文本相似度分析
GithubHuggingfacesentence-t5-basesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度
sentence-t5-base是一个基于T5架构的句子编码模型，能将文本映射到768维向量空间。该模型在句子相似度任务中表现优异，但语义搜索效果一般。它由TensorFlow版本转换而来，可通过sentence-transformers库轻松使用。模型仅包含T5-base的编码器部分，权重采用FP16格式存储。使用时需要sentence-transformers 2.2.0及以上版本。这个模型适用于多种自然语言处理应用场景，尤其是文本相似度分析。
llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用
GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目
这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用，提供详尽的教程和资源，帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者，这里是探索自然语言处理的理想平台。
openaigo - 多功能OpenAI API客户端，易于集成和使用
API客户端Githubapi.openai.comopenaigo开源项目模型聊天完成
由社区维护的OpenAI API客户端库。支持文本补全、对话补全、图片生成、编辑、嵌入和文件操作等API功能，易于集成并适合多种开发需求。代码通过CodeQL分析和测试，提供详细使用示例，帮助开发者快速上手和减少调试时间。
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